I.5.1」カテゴリーアーカイブ

Segmentation and Characterization of Macerated Fibers and Vessels Using Deep Learning

要約 目的: 木材は繊維や血管などのさまざまな種類の細胞で構成されており、それが … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, I.5.1 | Segmentation and Characterization of Macerated Fibers and Vessels Using Deep Learning はコメントを受け付けていません

FM-AE: Frequency-masked Multimodal Autoencoder for Zinc Electrolysis Plate Contact Abnormality Detection

要約 亜鉛電解は亜鉛製錬の基幹工程の一つであり、亜鉛電解の安定操業を維持すること … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, I.5.1 | FM-AE: Frequency-masked Multimodal Autoencoder for Zinc Electrolysis Plate Contact Abnormality Detection はコメントを受け付けていません

From Pointwise to Powerhouse: Initialising Neural Networks with Generative Models

要約 従来の初期化方法。 彼とザビエルは、ニューラル ネットワークにおける勾配の … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, I.5.1 | From Pointwise to Powerhouse: Initialising Neural Networks with Generative Models はコメントを受け付けていません

VariGrad: A Novel Feature Vector Architecture for Geometric Deep Learning on Unregistered Data

要約 可変勾配 (VariGrad) を利用して 3D 幾何学的データの特徴ベク … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, I.4.0, I.4.5, I.5.1 | VariGrad: A Novel Feature Vector Architecture for Geometric Deep Learning on Unregistered Data はコメントを受け付けていません

Neural Chronos ODE: Unveiling Temporal Patterns and Forecasting Future and Past Trends in Time Series Data

要約 この研究では、時間の順方向と逆方向の両方でシステムの年代を予測するための連 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, I.5.1 | Neural Chronos ODE: Unveiling Temporal Patterns and Forecasting Future and Past Trends in Time Series Data はコメントを受け付けていません

See Through the Fog: Curriculum Learning with Progressive Occlusion in Medical Imaging

要約 近年、ディープラーニング モデルは医療画像の読影に革命をもたらし、診断精度 … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 68T10, 92C55, cs.CV, cs.LG, I.5.1 | See Through the Fog: Curriculum Learning with Progressive Occlusion in Medical Imaging はコメントを受け付けていません

See Through the Fog: Curriculum Learning with Progressive Occlusion in Medical Imaging

要約 近年、ディープラーニング モデルは医療画像の読影に革命をもたらし、診断精度 … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 68T10, 92C55, cs.CV, cs.LG, I.5.1 | See Through the Fog: Curriculum Learning with Progressive Occlusion in Medical Imaging はコメントを受け付けていません

No Free Lunch in Self Supervised Representation Learning

要約 タイトル:セルフスーパーバイズド表現学習におけるフリーランチは存在しない … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, I.4.10, I.5.1 | No Free Lunch in Self Supervised Representation Learning はコメントを受け付けていません

Recognizing Rigid Patterns of Unlabeled Point Clouds by Complete and Continuous Isometry Invariants with no False Negatives and no False Positives

要約 車やその他の固体オブジェクトなどの剛体構造は、多くの場合、ラベルのないポイ … 続きを読む

カテゴリー: 51F20, 51F30, 51K05, 51N20, 68U05, cs.CG, cs.CV, I.5.1, math.MG | Recognizing Rigid Patterns of Unlabeled Point Clouds by Complete and Continuous Isometry Invariants with no False Negatives and no False Positives はコメントを受け付けていません

MN-Pair Contrastive Damage Representation and Clustering for Prognostic Explanation

要約 インフラ管理者は、日々の運用においてユーザーの満足度を確保するために高い基 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, I.5.1 | MN-Pair Contrastive Damage Representation and Clustering for Prognostic Explanation はコメントを受け付けていません