現代の把握検出アプローチは、センサーとオブジェクトモデルの不確実性に対するロバスト性を実現するためにディープラーニングを採用しています。 2つの主要なアプローチは、把握品質スコアリングまたはアンカーベ

arxiv_reader のブックマーク 2021/12/16 12:37

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4712628187275654850/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.08497v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.08497v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.08497v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">GKNet：把握候補者検出のための把握キーポイントネットワーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/keypoint">keypoint</a>]</li><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/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">現代の把握検出アプローチは、センサーとオブジェクトモデルの不確実性に対するロバスト性を実現するためにディープラーニングを採用しています。 2つの主要なアプローチは、把握品質スコアリングまたはアンカーベ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211216#bookmark-4712628187275654850"><span class="datetime-body">2021/12/16 12:37</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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