Fugu-MT 論文翻訳(概要): Convolutional neural networks applied to modification of images

論文の概要: Convolutional neural networks applied to modification of images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05680v1
Date: Tue, 8 Oct 2024 04:40:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-01 17:09:37.144192
Title: Convolutional neural networks applied to modification of images
Title（参考訳）: 画像修正に応用した畳み込みニューラルネットワーク
Authors: Carlos I. Aguirre-Velez, Jose Antonio Arciniega-Nevarez, Eric Dolores-Cuenca,
Abstract要約: 線形代数と電卓を使ってデジタル画像を編集する方法を学ぶ。畳み込みニューラルネットワークのような機械学習技術へのフィルターの概念から始める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The reader will learn how digital images are edited using linear algebra and calculus. Starting from the concept of filter towards machine learning techniques such as convolutional neural networks.
Abstract（参考訳）: 読者は線形代数と計算を用いてデジタル画像の編集方法を学ぶ。畳み込みニューラルネットワークのような機械学習技術へのフィルターの概念から始める。

関連論文リスト

Graph Neural Networks for Learning Equivariant Representations of Neural Networks [55.04145324152541]
本稿では,ニューラルネットワークをパラメータの計算グラフとして表現することを提案する。我々のアプローチは、ニューラルネットワークグラフを多種多様なアーキテクチャでエンコードする単一モデルを可能にする。本稿では,暗黙的ニューラル表現の分類や編集など,幅広いタスクにおける本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-18T18:01:01Z)
Image segmentation with traveling waves in an exactly solvable recurrent neural network [71.74150501418039]
繰り返しニューラルネットワークは、シーンの構造特性に応じて、画像をグループに効果的に分割できることを示す。本稿では,このネットワークにおけるオブジェクトセグメンテーションのメカニズムを正確に記述する。次に、グレースケール画像中の単純な幾何学的対象から自然画像まで、入力をまたいで一般化するオブジェクトセグメンテーションの簡単なアルゴリズムを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-28T16:46:44Z)
Convolutional Learning on Multigraphs [153.20329791008095]
我々は、多グラフ上の畳み込み情報処理を開発し、畳み込み多グラフニューラルネットワーク(MGNN)を導入する。情報拡散の複雑なダイナミクスを多グラフのエッジのクラス間で捉えるために、畳み込み信号処理モデルを定式化する。我々は,計算複雑性を低減するため,サンプリング手順を含むマルチグラフ学習アーキテクチャを開発した。導入されたアーキテクチャは、最適な無線リソース割り当てとヘイトスピーチローカライゼーションタスクに適用され、従来のグラフニューラルネットワークよりも優れたパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-23T00:33:04Z)
Convolutional Analysis Operator Learning by End-To-End Training of Iterative Neural Networks [3.6280929178575994]
本稿では、反復ニューラルネットワークのエンドツーエンドトレーニングにより、畳み込みスペーシングフィルタを効率的に学習する方法を示す。我々は,非カルテシアン2次元心血管MRI例に対するアプローチを検証し,得られたフィルタが,デカップリングプレトレーニングにより得られたものよりも,対応する再構成アルゴリズムに適していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-04T07:32:16Z)
Is Deep Image Prior in Need of a Good Education? [57.3399060347311]
画像再構成に有効な先行画像として, 奥行き画像が導入された。その印象的な再建性にもかかわらず、学習技術や伝統的な再建技術と比べてアプローチは遅い。計算課題に対処する2段階の学習パラダイムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-23T15:08:26Z)
Towards interpreting computer vision based on transformation invariant optimization [10.820985444099536]
本研究では、ニューラルネットワークをターゲットクラスに活性化できる可視化画像を、バックプロパゲーション法により生成する。このような手法がニューラルネットワークの洞察を得るのに役立つケースがいくつかある。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-18T08:04:10Z)
An analysis of the transfer learning of convolutional neural networks for artistic images [1.9336815376402716]
巨大な自然画像データセットからのトランスファー学習は、アート分析アプリケーションの中核となっている。本稿ではまず,ネットワークの内部表現を可視化する手法を用いて,ネットワークが芸術的イメージで何を学んだかを理解するための手がかりを提供する。特徴空間とパラメータ空間の両方のメトリクスと、最大アクティベーション画像のセットで計算されたメトリクスのおかげで、学習プロセスが導入した変化を定量的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-05T09:45:32Z)
Deep neural networks for the evaluation and design of photonic devices [0.0]
レビュー:ディープニューラルネットワークは、トレーニングセットからどのように学習し、高速サロゲート電磁解法として動作するか。フォトニクスの文脈内での基本的なデータ科学についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-30T19:52:54Z)
Curriculum By Smoothing [52.08553521577014]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分類、検出、セグメンテーションなどのコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な性能を示している。アンチエイリアスフィルタやローパスフィルタを用いてCNNの機能埋め込みを円滑化するエレガントなカリキュラムベースのスキームを提案する。トレーニング中に特徴マップ内の情報量が増加するにつれて、ネットワークはデータのより優れた表現を徐々に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-03T07:27:44Z)
Computational optimization of convolutional neural networks using separated filters architecture [69.73393478582027]
我々は、計算複雑性を低減し、ニューラルネットワーク処理を高速化する畳み込みニューラルネットワーク変換を考える。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用は、計算的に要求が多すぎるにもかかわらず、画像認識の標準的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-18T17:42:13Z)

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。