Cisa: sustitución de contexto para la ampliación de la semántica de imágenes
Autores: Nesteruk, Sergey; Zherebtsov, Ilya; Illarionova, Svetlana; Shadrin, Dmitrii; Somov, Andrey; Bezzateev, Sergey V.; Yelina, Tatiana; Denisenko, Vladimir; Oseledets, Ivan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Cisa: sustitución de contexto para la ampliación de la semántica de imágenes
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Conjuntos de datos grandes
Aprendizaje profundo
Visión por computadora
Aumento de imágenes
Máscaras de segmentación de instancias
Marco de sustitución de contexto para aumento de semántica de imágenes (CISA)
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Los grandes conjuntos de datos catalizan la rápida expansión del aprendizaje profundo y la visión por computadora. Al mismo tiempo, en muchos dominios, existe una falta de datos de entrenamiento, lo que puede convertirse en un obstáculo para la aplicación práctica de modelos de visión por computadora profunda.
Descripción
Los grandes conjuntos de datos catalizan la rápida expansión del aprendizaje profundo y la visión por computadora. Al mismo tiempo, en muchos dominios, existe una falta de datos de entrenamiento, lo que puede convertirse en un obstáculo para la aplicación práctica de modelos de visión por computadora profunda.