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- Deep AutoAugment [22.3]
我々はDeep AutoAugment(DeepAA)というデータ拡張検索のための完全自動化手法を提案する。 DeepAAは、収束に到達するまで、一度に1つの増層レイヤを積み重ねることで、スクラッチから多層データ拡張パイプラインを構築する。 実験の結果, 既定の増補がなくても, 従来よりも高い性能を達成した増補政策を学習できることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 11 Mar 2022 18:57:27 GMT)- 多層アーキテクチャによるデータ拡張の自動化。他手法に比べて優れた性能を達成したとのこと。
- A Unified Transformer Framework for Group-based Segmentation: Co-Segmentation, Co-Saliency Detection and Video Salient Object Detection [59.2]
人間は、ダイナミックな世界に住んでいるので、画像のグループやビデオのフレームから学ぶことによってオブジェクトをマイニングする傾向があります。 従来のアプローチでは、類似したタスクで異なるネットワークを個別に設計するが、互いに適用するのは困難である。 UFO(UnifiedObject Framework for Co-Object Framework)という,これらの問題に対処するための統一フレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Wed, 9 Mar 2022 13:35:19 GMT)