論文の概要: Bottleneck-based Encoder-decoder ARchitecture (BEAR) for Learning Unbiased Consumer-to-Consumer Image Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06187v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 03:31:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 19:10:55.569878
• Title: Bottleneck-based Encoder-decoder ARchitecture (BEAR) for Learning Unbiased Consumer-to-Consumer Image Representations
• Title（参考訳）: BEAR(Bottleneck-based Encoder-Decoder ARchitecture)による消費者対消費者イメージ表現の学習
• Authors: Pablo Rivas, Gisela Bichler, Tomas Cerny, Laurie Giddens, Stacie Petter,
• Abstract要約: 本稿では,残差接続と連携して自動エンコーダ構成の知覚画像情報を符号化する,異なる画像特徴抽出機構を提案する。 予備的な結果は、提案アーキテクチャが、識別される重要な課題を解決するために、我々のデータや他の画像データセットを用いてリッチな空間を学習できることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6990493129893112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unbiased representation learning is still an object of study under specific applications and contexts. Novel architectures are usually crafted to resolve particular problems using mixtures of fundamental pieces. This paper presents different image feature extraction mechanisms that work together with residual connections to encode perceptual image information in an autoencoder configuration. We use image data that aims to support a larger research agenda dealing with issues regarding criminal activity in consumer-to-consumer online platforms. Preliminary results suggest that the proposed architecture can learn rich spaces using ours and other image datasets resolving important challenges that are identified.
• Abstract（参考訳）: 偏見のない表現学習は、特定の応用や文脈下での研究の対象である。 新たなアーキテクチャは通常、基本的な部品の混合物を使って特定の問題を解決するために設計されている。 本稿では,残差接続と連携して自動エンコーダ構成の知覚画像情報を符号化する,異なる画像特徴抽出機構を提案する。 消費者と消費者のオンラインプラットフォームにおける犯罪行為に関する問題に対処する大規模な研究課題を支援することを目的とした画像データを用いている。 予備的な結果は、提案アーキテクチャが、識別される重要な課題を解決するために、我々のデータや他の画像データセットを用いてリッチな空間を学習できることを示唆している。

関連論文リスト

• Image Compression using only Attention based Neural Networks [13.126014437648612]
  クロスアテンションによりパッチ情報を集約する学習画像クエリの概念を導入し,次いで量子化と符号化手法を提案する。 我々の研究は、人気のあるKodak、DIV2K、CLICデータセット間の畳み込みのないアーキテクチャによって達成された競合性能を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T13:38:38Z)
• Learning Enriched Features for Fast Image Restoration and Enhancement [166.17296369600774]
  本稿では,ネットワーク全体を通して空間的精度の高い高解像度表現を維持することを目的とする。 我々は、高解像度の空間的詳細を同時に保存しながら、複数のスケールからの文脈情報を組み合わせた豊富な特徴集合を学習する。 提案手法は,デフォーカス・デブロアリング,画像デノイング,超解像,画像強調など,さまざまな画像処理タスクに対して,最先端の処理結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T17:59:45Z)
• Deep Image Deblurring: A Survey [165.32391279761006]
  低レベルのコンピュータビジョンにおいて、デブロアリングは古典的な問題であり、ぼやけた入力画像からシャープなイメージを復元することを目的としている。 近年のディープラーニングの進歩は、この問題の解決に大きな進歩をもたらした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T01:31:30Z)
• Learning-Driven Lossy Image Compression; A Comprehensive Survey [3.1761172592339375]
  本稿では、機械学習(ML)アーキテクチャを用いて、画像圧縮の損失を主に生かした最近の技術について調査することを目的とする。 すべてのアルゴリズムをアーキテクチャに基づいて複数のグループに分けます。 研究者の様々な発見が強調され、研究者の今後の方向性が示唆されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-23T12:11:31Z)
• Learning Co-segmentation by Segment Swapping for Retrieval and Discovery [67.6609943904996]
  この研究の目的は、一対のイメージから視覚的に類似したパターンを効率的に識別することである。 画像中のオブジェクトセグメントを選択し、それを別の画像にコピーペーストすることで、合成トレーニングペアを生成する。 提案手法は,Brueghelデータセット上でのアートワークの詳細検索に対して,明確な改善をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-29T16:51:16Z)
• Multi-Modal Retrieval using Graph Neural Networks [1.8911962184174562]
  我々は、同じ高次元空間に埋め込まれた共同ビジョンと概念を学ぶ。 視覚と概念の関係をグラフ構造としてモデル化する。 また、選択的近傍接続に基づく新しい推論時間制御も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T19:34:20Z)
• From ImageNet to Image Classification: Contextualizing Progress on Benchmarks [99.19183528305598]
  ImageNet作成プロセスにおける特定の設計選択が、結果のデータセットの忠実性に与える影響について検討する。 私たちの分析では、ノイズの多いデータ収集パイプラインが、結果のベンチマークと、それがプロキシとして機能する実世界のタスクとの間に、体系的なミスアライメントをもたらす可能性があることを指摘しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T17:39:16Z)
• Learning Enriched Features for Real Image Restoration and Enhancement [166.17296369600774]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像復元作業における従来のアプローチよりも劇的に改善されている。 ネットワーク全体を通して空間的精度の高い高解像度表現を維持することを目的とした,新しいアーキテクチャを提案する。 提案手法は,高解像度の空間的詳細を同時に保存しながら,複数のスケールからの文脈情報を組み合わせた豊富な特徴集合を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T11:04:30Z)
• Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey [58.37211170954998]
  イメージセグメンテーションは、画像処理とコンピュータビジョンにおいて重要なトピックである。 深層学習モデルを用いた画像セグメンテーション手法の開発を目的とした研究が,これまでに数多く行われている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-15T21:37:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。