この論文では、顕著オブジェクト検出 (SOD) タスクに分割統治を導入し、顕著マップを予測するための事前知識をモデルが学習できるようにします。私たちは、新しいネットワークである分割統治ネットワーク (

arxiv_reader のブックマーク 2024/01/11 12:50

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4747696175106632527/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.14955v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.14955v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2305.14955v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">DC-Net: 顕著なオブジェクト検出のための分割統治</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/saliency">saliency</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/residual">residual</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、顕著オブジェクト検出 (SOD) タスクに分割統治を導入し、顕著マップを予測するための事前知識をモデルが学習できるようにします。私たちは、新しいネットワークである分割統治ネットワーク (</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20240111#bookmark-4747696175106632527"><span class="datetime-body">2024/01/11 12:50</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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