複数の観察は、さまざまなデータモダリティで一般的です。たとえば、3D 形状を多視点画像で表現したり、画像をさまざまなキャプションで説明したりできます。 CLIP などの既存のクロスモーダル対比表現学

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/22 10:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4734006911548704612/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.10839v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.10839v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.10839v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">MXM-CLR: マルチフォールド クロスモーダル表現の対照学習のための統合フレームワーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</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/3D">3D</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">複数の観察は、さまざまなデータ モダリティで一般的です。たとえば、3D 形状を多視点画像で表現したり、画像をさまざまなキャプションで説明したりできます。 CLIP などの既存のクロスモーダル対比表現学</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230322#bookmark-4734006911548704612"><span class="datetime-body">2023/03/22 10:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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