「62H35」カテゴリーアーカイブ

Causal Deep Learning

投稿日: 2025年1月3日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、因果的ディープ ニューラル ネットワークのセットを導出します。そ … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 15A09, 15A69, 15A72, 62D20, 62H25, 62H30, 62H35, 62J10, 68T45, cs.AI, cs.CV, cs.LG, G.3, stat.ML | Causal Deep Learning はコメントを受け付けていません

Optimal Transport on the Lie Group of Roto-translations

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 ロトトランスレーション群 SE2 は、画像データをこのリー群で定義された多 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H35, 68T45, 68U10, 68U99, 90B06, cs.CV, math.DG, math.OC | Optimal Transport on the Lie Group of Roto-translations はコメントを受け付けていません

Sigma Flows for Image and Data Labeling and Learning Structured Prediction

投稿日: 2024年8月29日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、特別な場合としてユークリッド画像領域を含む、リーマン多様体で … 続きを読む →

カテゴリー: 35R01, 35R02, 53B12, 62H35, 68T05, 68T07, 68U10, cs.CV, cs.LG, math.DS | Sigma Flows for Image and Data Labeling and Learning Structured Prediction はコメントを受け付けていません

UNION: Unsupervised 3D Object Detection using Object Appearance-based Pseudo-Classes

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 教師なし 3D 物体検出手法は、トレーニングに手動ラベルを必要とせずに、膨 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H35, 68T05, 68T10, 68U10, cs.CV, I.2.10 | UNION: Unsupervised 3D Object Detection using Object Appearance-based Pseudo-Classes はコメントを受け付けていません

Optimal Transport on the Lie Group of Roto-translations

投稿日: 2024年3月6日 作成者: jarxiv

要約 ロトトランスレーション群 SE2 は、画像データをこのリー群で定義された多 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H35, 68T45, 68U10, 68U99, 90B06, cs.CV, math.DG, math.OC | Optimal Transport on the Lie Group of Roto-translations はコメントを受け付けていません

Optimal Transport on the Lie Group of Roto-translations

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 ロトトランスレーション群 SE2 は、画像データをこのリー群で定義された多 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H35, 68T45, 68U10, 68U99, 90B06, cs.CV, math.DG, math.OC | Optimal Transport on the Lie Group of Roto-translations はコメントを受け付けていません

Latent space configuration for improved generalization in supervised autoencoder neural networks

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 オートエンコーダー (AE) は、入力を低次元の潜在空間 (LS) に投影 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, 62H35, 68T45, cs.CV, I.4 | Latent space configuration for improved generalization in supervised autoencoder neural networks はコメントを受け付けていません

Gated Recurrent Unit for Video Denoising

投稿日: 2022年10月18日 作成者: jarxiv

要約 現在のビデオ ノイズ除去方法は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN … 続きを読む →

カテゴリー: 62H35, 68U10, cs.CV, eess.IV, I.4.4 | Gated Recurrent Unit for Video Denoising はコメントを受け付けていません

PnP-ReG: Learned Regularizing Gradient for Plug-and-Play Gradient Descent

投稿日: 2022年9月30日 作成者: jarxiv

要約 プラグ アンド プレイ (PnP) フレームワークにより、高度な画像ノイズ … 続きを読む →

カテゴリー: 62H35, 68T99, 68U10, 94A08, cs.CV, cs.LG, eess.IV | PnP-ReG: Learned Regularizing Gradient for Plug-and-Play Gradient Descent はコメントを受け付けていません

Image scaling by de la Vallée-Poussin filtered interpolation

投稿日: 2022年7月11日 作成者: jarxiv

要約 ダウンスケーリングとアップスケーリングの両方で、任意のスケール係数または希 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H35, 65D05, 68U10, cs.CV, cs.NA, math.NA | Image scaling by de la Vallée-Poussin filtered interpolation はコメントを受け付けていません