Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multiple Random Masking Autoencoder Ensembles for Robust Multimodal Semi-supervised Learning

論文の概要: Multiple Random Masking Autoencoder Ensembles for Robust Multimodal Semi-supervised Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08035v1
Date: Mon, 12 Feb 2024 20:08:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-14 17:43:29.476030
Title: Multiple Random Masking Autoencoder Ensembles for Robust Multimodal Semi-supervised Learning
Title（参考訳）: ロバストなマルチモーダルセミ教師付き学習のためのマルチランダムマスキングオートエンコーダアンサンブル
Authors: Alexandru-Raul Todoran, Marius Leordeanu
Abstract要約: コンピュータビジョンや機械学習には、現実の問題が増えている。衛星データから地球観測を行う場合、一つの観測層を予測できることが重要である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 64.81450582542878
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: There is an increasing number of real-world problems in computer vision and machine learning requiring to take into consideration multiple interpretation layers (modalities or views) of the world and learn how they relate to each other. For example, in the case of Earth Observations from satellite data, it is important to be able to predict one observation layer (e.g. vegetation index) from other layers (e.g. water vapor, snow cover, temperature etc), in order to best understand how the Earth System functions and also be able to reliably predict information for one layer when the data is missing (e.g. due to measurement failure or error).
Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンや機械学習では、世界の複数の解釈層(モダリティやビュー)を考慮し、それらが相互にどう関係しているかを学ぶ必要がある現実世界の問題が増えている。例えば、衛星データから地球観測を行う場合、地球システムがどのように機能するかを最もよく理解するためには、他の層(例えば、水蒸気、積雪、温度など)から1つの観測層(例えば、植生指数)を予測することができ、また、データが欠落している場合(例えば、測定失敗やエラー)に、確実に1つの層の情報を予測できることが重要である。

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