Feature Pyramid Networks
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Feature Pyramid Networks とは Feature Pyramid Networks (FPN) は,前段のボトムアップなCNNの後段に,deepな層とshallowな層をトップダウンに接続した上で,更に各スケール階層同士をスキップ接続でつないで,砂時計型Encoder-Decoderを構成するの特徴集約のCNNバックボーンを拡張する構造である.FAIRの物体検出が得意な有名チームから提案されたこ ...


二重確率行列
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正方行列 すべての行和とすべての列和が1 行列の全成分が0以上 こいつを確率推移行列とするような確率推移は全要素が均一な状態に収束 ...

N-Shot Learning
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https://ananas1845.hatenablog.com/entry/2019/12/22/022405 ...

【論文メモ】Supervised Contrastive Learning
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Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations と同じ動機 本来類似度が高くても負例ペアは負例ペアとして認識してしまうので, よくないよね → ラベル情報を使いましょう → [* 教師あり対照学習] こうじゃなくて (一番下の犬がtarget) こうしたい ...


問題を如何に見つけるか
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はじめに モデルを取っ替えるだけが"“研究"“なら, 研究はただの博打に過ぎない 重要なのは分析と評価である しかし, わかりやすい分析だけでは研究にならない(気がする) したがって, まずは分析手法を徹底的にカテゴライズする必要がある できればこれらのメトリクスを常に表示できるようにしたい ...


ウェーブレット変換
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フーリエの場合は無限に続く正弦波を元に波形を復元する 一方, ウェーブレットの場合は, ウェーブレットと呼ばれる波の断片を寄せ集めて波形を復元する したがって, ウェーブレットの場合は当該箇所を探しに行かなくてはならない だが, これが逆にメリットであり, 時系列情報を保持したまま周波数領域に持っていくようなことができる 例えば下のよう ...


【論文メモ】Affinity loss
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ソフトマックスにクラスタリングの要素を持ち込んで、不均衡を是正するアルゴリズム. サポートベクターマシンのようなマージン最大化問題を考える ...