不均衡データ対策は決定境界が大事! ロスを変えてファインチューニングするだけで精度が上がる「Influence-Balanced Loss」の紹介
LGTM: 57
#機械学習 #DeepLearning #不均衡データ #論文読み #ICCV2021
Link: https://qiita.com/koshian2/items/52e4bdc682fc152fe05e
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Qiita
不均衡データ対策は決定境界が大事! ロスを変えてファインチューニングするだけで精度が上がる「Influence-Balanced Loss」の紹介 - Qiita
2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar18日目の記事です。今日読む論文は「不均衡データの対策」です。この研究は、不均衡データにおける局所的な過学習に着目し、決定境界の近くにあるサンプルのウェイトを...
【ResNet50/4K 33.2FPS】高解像度の動画をリアルタイムで人物切り抜き(Matting)できる論文の紹介【CVPR2021受賞】
LGTM: 17
#機械学習 #DeepLearning #動画 #論文読み #CVPR2021
Link: https://qiita.com/koshian2/items/e08d1c0866b305288d2f
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#機械学習 #DeepLearning #動画 #論文読み #CVPR2021
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Qiita
【ResNet50/4K 33.2FPS】高解像度の動画をリアルタイムで人物切り抜き(Matting)できる論文の紹介【CVPR2021受賞】 - Qiita
2021年のディープラーニング論文を1人で読むAdvent Calendar19日目の記事です。今日読むのはMattingの論文で、人物の透過切り抜きの研究です。Zoomのバーチャル背景の適用がまさにその例です。
この論文かなりすご...
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