畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、大規模データから一般化可能な画像の事前学習をうまく行うため、これらのモデルは画像の復元や関連タスクに広く適用されています。最近、別のクラスのニューラルアーキ

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/14 11:40

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716708305658719810/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.09881v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.09881v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.09881v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">Restormer：高解像度の画像復元のための効率的なトランスフォーマー</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/transformer">transformer</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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/denoising">denoising</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、大規模データから一般化可能な画像の事前学習をうまく行うため、これらのモデルは画像の復元や関連タスクに広く適用されています。最近、別のクラスのニューラルアーキ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220314#bookmark-4716708305658719810"><span class="datetime-body">2022/03/14 11:40</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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