純粋な変換器ベースのアーキテクチャは、多くのコンピュータービジョンタスクで有望なパフォーマンスを示しましたが、CNN と変換器ブロックで構成される多くのハイブリッドモデルが、より専門的なタスクに

arxiv_reader のブックマーク 2023/05/01 11:39

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4735865545703094021/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.14571v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.14571v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2304.14571v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">DIAMANT: 医療画像セグメンテーション用のデュアル Image-Attention Map エンコーダー</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</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/%22computer%20vision%22">computer vision</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/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">純粋な変換器ベースのアーキテクチャは、多くのコンピューター ビジョン タスクで有望なパフォーマンスを示しましたが、CNN と変換器ブロックで構成される多くのハイブリッド モデルが、より専門的なタスクに</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230501#bookmark-4735865545703094021"><span class="datetime-body">2023/05/01 11:39</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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