この論文では、合成データのみを使用してトレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークに基づく人体部分セグメンテーションの新しいフレームワークを紹介します。提案されたアプローチは、人体部分の実

arxiv_reader のブックマーク 2021/11/10 12:47

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710958633269734562/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.01460v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.01460v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2102.01460v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">合成的に訓練された深い畳み込みネットワークで人体部分をセグメント化することを学ぶ</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/human">human</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、合成データのみを使用してトレーニングされたディープ畳み込みニューラルネットワークに基づく人体部分セグメンテーションの新しいフレームワークを紹介します。提案されたアプローチは、人体部分の実</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211110#bookmark-4710958633269734562"><span class="datetime-body">2021/11/10 12:47</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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