セマンティックセグメンテーションは、学習中に「クラスレベル」のコンテキスト情報を活用することで、最近注目すべき進歩を遂げました。ただし、これらのアプローチは、クラスレベルの情報をピクセル機能に連結

arxiv_reader のブックマーク 2023/01/12 12:17

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4730810717675251044/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2301.04258v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2301.04258v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2301.04258v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">CARD: 効率的なクラス認識正規化デコーダによるセマンティック セグメンテーション</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</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/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">セマンティック セグメンテーションは、学習中に「クラス レベル」のコンテキスト情報を活用することで、最近注目すべき進歩を遂げました。ただし、これらのアプローチは、クラスレベルの情報をピクセル機能に連結</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230112#bookmark-4730810717675251044"><span class="datetime-body">2023/01/12 12:17</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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