拡散モデルは生成モデルのクラスであり、自然画像データセットでトレーニングした場合、リアルな画像を作成する際に他の生成モデルと比較して優れたパフォーマンスを示します。 2 次元 (2D) 単一細胞顕微鏡

arxiv_reader のブックマーク 2022/08/31 12:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4724594511897806915/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2208.14125v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2208.14125v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2208.14125v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">拡散モデルは、2D 顕微鏡画像から 3D 形状を予測します</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</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/generative">generative</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">拡散モデルは生成モデルのクラスであり、自然画像データセットでトレーニングした場合、リアルな画像を作成する際に他の生成モデルと比較して優れたパフォーマンスを示します。 2 次元 (2D) 単一細胞顕微鏡</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220831#bookmark-4724594511897806915"><span class="datetime-body">2022/08/31 12:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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