月別アーカイブ: 2022年9月

CLIP-ViP: Adapting Pre-trained Image-Text Model to Video-Language Representation Alignment

要約 CLIP などの事前トレーニング済みの画像テキスト モデルは、Web で収 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | CLIP-ViP: Adapting Pre-trained Image-Text Model to Video-Language Representation Alignment はコメントを受け付けていません

Real-world Video Anomaly Detection by Extracting Salient Features in Videos

要約 ビデオの異常を検出するための軽量で正確な方法を提案します。 既存の方法では … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Real-world Video Anomaly Detection by Extracting Salient Features in Videos はコメントを受け付けていません

TrADe Re-ID — Live Person Re-Identification using Tracking and Anomaly Detection

要約 人物再識別 (Re-ID) は、カメラのネットワーク内で関心のある人物を検 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | TrADe Re-ID — Live Person Re-Identification using Tracking and Anomaly Detection はコメントを受け付けていません

Learning Deep Optimal Embeddings with Sinkhorn Divergences

要約 ディープ メトリック ラーニング アルゴリズムは、効率的な埋め込み空間を学 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Learning Deep Optimal Embeddings with Sinkhorn Divergences はコメントを受け付けていません

Benchmarking and scaling of deep learning models for land cover image classification

要約 Copernicus Sentinel-2 の膨大な量の画像が利用可能にな … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Benchmarking and scaling of deep learning models for land cover image classification はコメントを受け付けていません

Deep Feature Statistics Mapping for Generalized Screen Content Image Quality Assessment

要約 自然シーン統計と呼ばれる自然画像の統計的規則性は、非参照画質評価において重 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Deep Feature Statistics Mapping for Generalized Screen Content Image Quality Assessment はコメントを受け付けていません

Learning to Evaluate Performance of Multi-modal Semantic Localization

要約 セマンティック ローカリゼーション (SeLo) は、テキストなどのセマン … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.MM | Learning to Evaluate Performance of Multi-modal Semantic Localization はコメントを受け付けていません

Generalised Image Outpainting with U-Transformer

要約 この論文では、一般化された画像アウトペインティング問題のために、U-Tra … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Generalised Image Outpainting with U-Transformer はコメントを受け付けていません

MeshUDF: Fast and Differentiable Meshing of Unsigned Distance Field Networks

要約 符号なし距離フィールド (UDF) を使用して、水密でないサーフェスを表す … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | MeshUDF: Fast and Differentiable Meshing of Unsigned Distance Field Networks はコメントを受け付けていません

ScaTE: A Scalable Framework for Self-Supervised Traversability Estimation in Unstructured Environments

要約 構造化されていない環境で自動運転車を安全かつ成功裏にナビゲートするには、車 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.RO | ScaTE: A Scalable Framework for Self-Supervised Traversability Estimation in Unstructured Environments はコメントを受け付けていません