大規模点雲の深層学習分類: c状錠剤に関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

Hagelskjaer Frederik

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205923768187 整理番号：22P0293463

大規模点雲の深層学習分類: c状錠剤に関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

Deep learning classification of large-scale point clouds: A case study on cuneiform tablets

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発行年： 2022年02月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,大規模点雲の分類のための新しいネットワークアーキテクチャを紹介した。ネットワークを用いて,楔状錠剤からメタデータを分類する。半分以上の錠剤が未加工のままであるので,これは錠剤の概観の作成を助けることができる。ネットワークを比較データセット上で試験し,最先端の性能を得た。また,ネットワークが有望な結果を示す新しいメタデータ分類タスクを導入した。最後に,新しい最大注意可視化を導入し,訓練されたネットワークが意図された特徴に焦点を合わせることを実証した。https://github.com/fhagelskjaer/dlc cuneiformで利用可能なコード。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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