「math.DG」カテゴリーアーカイブ

Parametrizing Product Shape Manifolds by Composite Networks

投稿日: 2023年3月1日 作成者: jarxiv

要約 形状空間におけるデータ多様体のパラメータ化は、リーマン幾何学の豊富なツール … 続きを読む →

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A Fast Geometric Regularizer to Mitigate Event Collapse in the Contrast Maximization Framework

投稿日: 2022年12月15日 作成者: jarxiv

要約 イベント カメラは新しいビジョン センサーであり、その利点は自律型ロボット … 続きを読む →

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Analysis of (sub-)Riemannian PDE-G-CNNs

投稿日: 2022年11月28日 作成者: jarxiv

要約 グループ同変畳み込みニューラル ネットワーク (G-CNN) は、幾何学的 … 続きを読む →

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Analysis of (sub-)Riemannian PDE-G-CNNs

投稿日: 2022年10月24日 作成者: jarxiv

要約 グループ同変畳み込みニューラル ネットワーク (G-CNN) は、幾何学的 … 続きを読む →

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Analysis of (sub-)Riemannian PDE-G-CNNs

投稿日: 2022年10月4日 作成者: jarxiv

要約 群等変量畳み込みニューラルネットワーク（G-CNN）は、幾何学的深層学習へ … 続きを読む →

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Multi-level Geometric Optimization for Regularised Constrained Linear Inverse Problems

投稿日: 2022年7月12日 作成者: jarxiv

要約 ボックス制約をスムーズに組み込む幾何学的マルチレベル最適化アプローチを提示 … 続きを読む →

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Event Collapse in Contrast Maximization Frameworks

投稿日: 2022年7月12日 作成者: jarxiv

要約 コントラスト最大化（CMax）は、エゴモーションやオプティカルフロー推定な … 続きを読む →

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Event Collapse in Contrast Maximization Frameworks

投稿日: 2022年7月11日 作成者: jarxiv

要約 コンテキスト最大化（CMax）は、エゴモーションやオプティカルフロー推定な … 続きを読む →

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