この研究は、自己監視解きほぐし学習（SDL）という名前の物理モデルに基づく新しい一般的なデータセットのない自己監視学習フレームワークを提案し、生成ネットワークとRetinexでSDLフレームワークを適

arxiv_reader のブックマーク 2022/05/10 15:38

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4719359956551748226/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2112.02869v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2112.02869v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2112.02869v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">適応型赤外線および可視画像の超解像融合のためのデータセットフリーの自己監視解きほぐし学習法</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/disentangling">disentangling</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/%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/super-resolution">super-resolution</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この研究は、自己監視解きほぐし学習（SDL）という名前の物理モデルに基づく新しい一般的なデータセットのない自己監視学習フレームワークを提案し、生成ネットワークとRetinexでSDLフレームワークを適</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220510#bookmark-4719359956551748226"><span class="datetime-body">2022/05/10 15:38</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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