この論文では、虹彩セグメンテーションと円フィッティングを使用しない効率的な虹彩位置特定方法を提案します。従来の虹彩位置特定方法は、最初に U-Net などのセマンティックセグメンテーション法を使用し

arxiv_reader のブックマーク 2022/10/20 11:28

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4726912749597925955/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.10403v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.10403v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2210.10403v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">セグメンテーションのない直接虹彩位置特定ネットワーク</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/U-Net">U-Net</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/domain">domain</a>]</li><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/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、虹彩セグメンテーションと円フィッティングを使用しない効率的な虹彩位置特定方法を提案します。従来の虹彩位置特定方法は、最初に U-Net などのセマンティック セグメンテーション法を使用し</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221020#bookmark-4726912749597925955"><span class="datetime-body">2022/10/20 11:28</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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