転移学習は、既存の深層学習モデルをリモートセンシングの新しいユースケースに適応させる強力な方法です。セマンティックセグメンテーション用にすでにトレーニングされたニューラルネットワークから始めて、弱い監

arxiv_reader のブックマーク 2022/01/05 12:22

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4713555434716290754/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.01029v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.01029v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.01029v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">クラス増分セグメンテーションのための弱教師あり継続学習</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/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22transfer%20learning%22">transfer 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/weakly-supervised">weakly-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">転移学習は、既存の深層学習モデルをリモートセンシングの新しいユースケースに適応させる強力な方法です。セマンティックセグメンテーション用にすでにトレーニングされたニューラルネットワークから始めて、弱い監</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220105#bookmark-4713555434716290754"><span class="datetime-body">2022/01/05 12:22</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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