- …
- …
#716
summarized by : Tenga Wakamiya
どんな論文か？
可変背景クラッタの存在下でのオブジェクトの例を示す一組の画像のみからオブジェクトの階層的生成モデルを学習する問題について考察した．
新規性
多層組成アクティブベースモデル（CABM）の提案．任意の数のレイヤとレイヤに対して一部を持つCABMの一般化された確率的定式化方法を提案した．
また，様々な制約を受けない階層的構成モデル（HCM）を学習するための新しいフレームワークを提案した．
結果
標準的な転移学習データセット上のオブジェクト分類で他の生成オブジェクトモデルと比較したときに，学習したHCMは他の生成オブジェクトモデルよりも優れていた．
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …