画像融合は、複数のソース画像からの情報を補完的な情報と統合して、単一の画像の豊かさを向上させる手法です。タスク固有のトレーニングデータとそれに対応するグラウンドトゥルースが不十分なため、既存のエンドツ

arxiv_reader のブックマーク 2022/01/20 12:50

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4714252110963806818/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.07451v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.07451v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.07451v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">TransFuse：自己監視学習を使用したUnifiedTransformerベースのImageFusion Framework</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/self-supervised">self-supervised</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/dataset">dataset</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/domain">domain</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">画像融合は、複数のソース画像からの情報を補完的な情報と統合して、単一の画像の豊かさを向上させる手法です。タスク固有のトレーニングデータとそれに対応するグラウンドトゥルースが不十分なため、既存のエンドツ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220120#bookmark-4714252110963806818"><span class="datetime-body">2022/01/20 12:50</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！