「I.2.10」カテゴリーアーカイブ

Randomized Sharpness-Aware Training for Boosting Computational Efficiency in Deep Learning

投稿日: 2023年4月11日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：深層学習の計算効率を向上させるためのランダム化シャープネス認識ト … 続きを読む →

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Text-Conditioned Sampling Framework for Text-to-Image Generation with Masked Generative Models

投稿日: 2023年4月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：マスク生成モデルを用いたテキストから画像生成のためのテキスト条件 … 続きを読む →

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LatentForensics: Towards lighter deepfake detection in the StyleGAN latent space

投稿日: 2023年4月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：StyleGANの潜在空間でより軽量なディープフェイク検出に向け … 続きを読む →

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All4One: Symbiotic Neighbour Contrastive Learning via Self-Attention and Redundancy Reduction

投稿日: 2023年3月17日 作成者: jarxiv

要約 Nearest Neighbor ベースの方法は、一般化機能が高いため、最 … 続きを読む →

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Thunderstorm nowcasting with deep learning: a multi-hazard data fusion model

投稿日: 2023年3月16日 作成者: jarxiv

要約 雷雨関連の災害の予測は、最初の対応者、インフラ管理、航空など、いくつかの分 … 続きを読む →

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Video Question Answering Using CLIP-Guided Visual-Text Attention

投稿日: 2023年3月9日 作成者: jarxiv

要約 ビデオとテキストのクロスモーダル学習は、ビデオ質問応答 (VideoQA) … 続きを読む →

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RADAM: Texture Recognition through Randomized Aggregated Encoding of Deep Activation Maps

投稿日: 2023年3月9日 作成者: jarxiv

要約 テクスチャ分析は、ディープ ニューラル ネットワークが積極的に適用されてい … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.NE, I.2.10 | RADAM: Texture Recognition through Randomized Aggregated Encoding of Deep Activation Maps はコメントを受け付けていません

Video Question Answering Using CLIP-Guided Visual-Text Attention

投稿日: 2023年3月7日 作成者: jarxiv

要約 Video Question Answering (VideoQA)では、 … 続きを読む →

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Marker-based Visual SLAM leveraging Hierarchical Representations

投稿日: 2023年3月3日 作成者: jarxiv

要約 基準マーカーは、環境に関する豊富な情報をエンコードでき、実用的なセマンティ … 続きを読む →

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Risk-aware Path Planning via Probabilistic Fusion of Traversability Prediction for Planetary Rovers on Heterogeneous Terrains

投稿日: 2023年3月3日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) は、変形可能な地形での自律ローバー操作の通過可能性を評 … 続きを読む →

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