305336記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 多粒度ノイズ除去と双方向アライメントによる弱教師ありセマンティックセグメンテーション（Multi-Granularity Denoising and Bidirectional Alignment for Weakly Supervised Semantic Segmentation）
1未満 分で読了
0 views

多粒度ノイズ除去と双方向アライメントによる弱教師ありセマンティックセグメンテーション

（Multi-Granularity Denoising and Bidirectional Alignment for Weakly Supervised Semantic Segmentation）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近部下から『弱教師ありセグメンテーション』って論文が良いと聞きました。正直、セグメンテーションという言葉からして身構えてしまいます。要するに現場で使える投資対効果（ROI）が見える技術なんでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえますが噛み砕けば実務に結びつきますよ。ポイントは3つです。1) 少ない注釈で物体領域を推定する、2) 擬似ラベルの“ノイズ”を除く、3) 単純画像から複雑画像へ学習を橋渡しする、ですよ。

田中専務

注釈が少ないというのは、要するに人手で細かく全部に印を付けなくてもいいということですか。うちの現場で全部にマーキングするリソースはないので、それなら期待できます。

AIメンター拓海

その通りです！

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
開かれた多数エージェント系における強化学習改善のための潜在的対話型A2C
(Latent Interactive A2C for Improved RL in Open Many-Agent Systems)
次の記事
DeepTree: Modeling Trees with Situated Latents
（DeepTree：状況化潜在表現による樹木モデリング）
関連記事
DH-PTAM: ディープハイブリッドステレオイベントフレーム並行追跡とマッピングシステム
(DH-PTAM: A Deep Hybrid Stereo Events-Frames Parallel Tracking And Mapping System)
未観測交絡を想定した条件付き平均処置効果の上界と下界
（Bounds on the conditional and average treatment effect with unobserved confounding factors）
言語モデル強化メッセージ伝播による異質性グラフ学習
（Language Model-Enhanced Message Passing for Heterophilic Graph Learning）
ニューラルネットワークの自動検証—安全性を担保するための現状と展望
（Automated Verification of Neural Networks: Advances, Challenges and Perspectives）
デモンストレーションのためのLyapunovエネルギー関数を用いた安定な動的システム学習
（Learning a Stable Dynamic System with a Lyapunov Energy Function for Demonstratives）
バッファ付き大帯域アナログ記録器（Buffered Large Analog Bandwidth, BLAB1） — The first version Buffered Large Analog Bandwidth (BLAB1) ASIC for high luminosity collider and extensive radio neutrino detectors
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
音声から「屋外録音」時の3D顔動作を合成する技術
（Synthesising 3D Facial Motion from “In-the-Wild” Speech）
  • 論文研究
大量のツイートに基づく市民の特徴付け
（Characterization of citizens using word2vec and latent topic analysis in a large set of tweets）
  • 論文研究
オミクスデータの統合的コンセンサスクラスタリングのための多重カーネル学習
（Multiple kernel learning for integrative consensus clustering of ’omic datasets）
  • 論文研究
生成モデルの精度と網羅性を分離して評価する手法の改良
（Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models）
  • 論文研究
SR-GANによるゼロショット学習の改良
（SR-GAN: SEMANTIC RECTIFYING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK FOR ZERO-SHOT LEARNING）
  • 論文研究
継続学習の三つのシナリオ
（Three scenarios for continual learning）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む