We propose an attentive local feature descriptor suitable for large-scale image retrieval, referred to as DELF (DEep Local Feature). The new feature is based on convolutional neural networks, which are trained only with image-level annotations on a landmark image dataset. To identify semantically useful local features for image retrieval, we also propose an attention mechanism for keypoint selecti
コンテスト本番における 僕のコード: https://beta.atcoder.jp/contests/agc025/submissions/2612210 tourist のコード: https://beta.atcoder.jp/contests/agc025/submissions/2609185 解けたとはいえ、反省点も多い感じですね。。。 問題へのリンク 問題概要 N 個の区間 [L_i, R_i] が与えられる。区間の順序 (N! 通りある) を 1 つ決めたときの得点を 高橋君が地点 0 から出発する 各 i に対して順に i 番目の区間に対して、高橋君が今いる地点から見て最小距離の移動で区間内に収まる地点へと移動する (今いる地点が既に区間内に収まっている場合は移動なし) 最後に地点 0 へと最短距離で移動する を行ったときの総移動距離とする。順序を工夫したときの総移動距離
This document discusses generative adversarial networks (GANs) and their relationship to reinforcement learning. It begins with an introduction to GANs, explaining how they can generate images without explicitly defining a probability distribution by using an adversarial training process. The second half discusses how GANs are related to actor-critic models and inverse reinforcement learning in re
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