「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

A method to benchmark high-dimensional process drift detection

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 プロセス曲線は、製造プロセスから得られる多変量有限時系列データです。 この … 続きを読む →

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ActFusion: a Unified Diffusion Model for Action Segmentation and Anticipation

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 時間的なアクションのセグメンテーションと長期的なアクションの予測は、ビデオ … 続きを読む →

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GeoPos: A Minimal Positional Encoding for Enhanced Fine-Grained Details in Image Synthesis Using Convolutional Neural Networks

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 人間の手や指に存在するような複雑な幾何学的特徴を画像生成モデルが再現できな … 続きを読む →

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A Hitchhiker’s Guide to Understanding Performances of Two-Class Classifiers

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 分類器のパフォーマンスを適切に理解することは、さまざまなシナリオにおいて不 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.PF | A Hitchhiker’s Guide to Understanding Performances of Two-Class Classifiers はコメントを受け付けていません

EmbodiedOcc: Embodied 3D Occupancy Prediction for Vision-based Online Scene Understanding

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 3D 占有予測は周囲のシーンの包括的な説明を提供し、3D 認識にとって不可 … 続きを読む →

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Probabilistic Gaussian Superposition for Efficient 3D Occupancy Prediction

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 3D セマンティック占有予測は、周囲のシーンのきめ細かいジオメトリとセマン … 続きを読む →

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Regularization by Neural Style Transfer for MRI Field-Transfer Reconstruction with Limited Data

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 MRI 再構成における最近の進歩は、深層学習ベースのモデルで目覚ましい成功 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.med-ph | Regularization by Neural Style Transfer for MRI Field-Transfer Reconstruction with Limited Data はコメントを受け付けていません

Learning to Reconstruct Accelerated MRI Through K-space Cold Diffusion without Noise

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 最近では、ディープラーニングベースの MRI 再構成モデ​​ルが優れたパフ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV, physics.med-ph | Learning to Reconstruct Accelerated MRI Through K-space Cold Diffusion without Noise はコメントを受け付けていません

FedDUAL: A Dual-Strategy with Adaptive Loss and Dynamic Aggregation for Mitigating Data Heterogeneity in Federated Learning

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、さまざまなクライアント … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.DC, cs.LG | FedDUAL: A Dual-Strategy with Adaptive Loss and Dynamic Aggregation for Mitigating Data Heterogeneity in Federated Learning はコメントを受け付けていません

Negative Token Merging: Image-based Adversarial Feature Guidance

投稿日: 2024年12月6日 作成者: jarxiv

要約 否定的なプロンプトを使用したテキストベースの敵対的誘導は、拡散モデルを望ま … 続きを読む →

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