画像操作検出のための最近のアルゴリズムは、ほとんど排他的にディープネットワークモデルを使用しています。これらのアプローチでは、ネットワークをトレーニングするために、高密度のピクセル単位のグラウンドトゥ

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/16 11:56

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716801592935733954/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.07824v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.07824v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2203.07824v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">SISL：スプライシングの検出とローカリゼーションのための自己監視画像署名学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/localization">localization</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/arXiv">arXiv</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/self-supervised">self-supervised</a>]</li><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></ul><br><p style="clear: left">画像操作検出のための最近のアルゴリズムは、ほとんど排他的にディープネットワークモデルを使用しています。これらのアプローチでは、ネットワークをトレーニングするために、高密度のピクセル単位のグラウンドトゥ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220316#bookmark-4716801592935733954"><span class="datetime-body">2022/03/16 11:56</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！