Fugu-MT 論文翻訳(概要): Key Patch Proposer: Key Patches Contain Rich Information

論文の概要: Key Patch Proposer: Key Patches Contain Rich Information

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11458v1
Date: Sun, 18 Feb 2024 04:59:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-20 21:13:02.673225
Title: Key Patch Proposer: Key Patches Contain Rich Information
Title（参考訳）: Key Patch Proposer: リッチ情報を含むキーパッチ
Authors: Jing Xu, Beiwen Tian, Hao Zhao
Abstract要約: Key Patch Proposer (KPP) は、追加のトレーニングなしで画像内のキーパッチを選択するように設計された新しいアルゴリズムである。本実験では,KPP のセマンティック情報を再構築作業と分類作業の両方で捕捉する頑健な能力を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.428958262626812
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we introduce a novel algorithm named Key Patch Proposer (KPP) designed to select key patches in an image without additional training. Our experiments showcase KPP's robust capacity to capture semantic information by both reconstruction and classification tasks. The efficacy of KPP suggests its potential application in active learning for semantic segmentation. Our source code is publicly available at https://github.com/CA-TT-AC/key-patch-proposer.
Abstract（参考訳）: 本稿では,新たなアルゴリズムであるkpp(key patch proposalr)を提案する。本実験では,KPP のセマンティック情報を再構築作業と分類作業の両方で捉える能力を示す。 KPPの有効性は、セマンティックセグメンテーションのためのアクティブラーニングにその可能性を示している。ソースコードはhttps://github.com/ca-tt-ac/key-patch-proposerで公開しています。

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