[B! unsupervised][YOLO] arxiv_readerのブックマーク

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unsupervisedとYOLOに関するarxiv_readerのブックマーク (5)

教師なし埋め込みを使用したライブ画像ベースの脳神経外科ガイダンスとロードマップ生成
arxiv_reader 2023/04/03
高度な低侵襲脳神経外科ナビゲーションは、主に磁気共鳴画像 (MRI) ガイダンスに依存しています。ただし、MRI ガイダンスは、ほとんどの場合、術前の情報しか提供しません。手術が始まると、手術による解

embedding

video

detection

arXiv

YOLO

unsupervised

MRI

localization

arXiv reaDer
リンク
Camera RAW スナップショットによる効率的なビジュアルコンピューティング
arxiv_reader 2022/12/16
従来のカメラは、センサーで画像放射照度をキャプチャし、画像信号プロセッサ (ISP) を使用して RGB 画像に変換します。画像は、公共の安全監視や自動運転など、さまざまなアプリケーションで写真やビジ

domain

YOLO

unsupervised

compression

arXiv

dataset

autonomous driving

arXiv reaDer

detection
リンク
CF-YOLO：高品質の実際の雪データセットを使用した悪天候での物体検出のためのクロスフュージョンYOLO
arxiv_reader 2022/06/06
雪は、物体検出（OD）にとって最も厳しい悪天候の1つです。現在、最先端の検出器をトレーニングするための雪に覆われたODデータセットが不足しているだけでなく、これらの検出器は雪の中での検出に有益な潜在情

dataset

unsupervised

detection

arXiv

learning

YOLO

arXiv reaDer
リンク
オブジェクト検出のための教師なしデータ拡張
arxiv_reader 2021/05/03
データ拡張は、データセットが小さい場合の過剰適合の問題を克服するための効果的な方法でした。水平フリップ、ランダムクロップ、さらにはミックスアップなど、すでに多くの拡張操作があります。ただし、画像分類タ

unsupervised

dataset

classification

augmentation

arXiv reaDer

detection

GAN

YOLO

arXiv
リンク
プラグアンドプレイの完全自動化された監視されていない360度の深層学習VisualDefect検出システムに向けて
arxiv_reader 2020/12/15
表面欠陥の検出は、製造中の製品の品質を管理するために不可欠であり、必要です。この複雑なタスクの課題は次のとおりです。1）欠陥のあるサンプルを収集し、トレーニングのために手動でラベルを付けるには時間がか

video

YOLO

anomaly detection

computer vision

arXiv

dataset

arXiv reaDer
リンク
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