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Texture bias 1

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ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness Convolutional Neural Networks (CNNs) are commonly thought to recognise objects by learning increasingly complex representations of object shapes. Some recent studies suggest a more important role of image textures. We here put these conflicting hypotheses arxiv.org Figure 2: Accuracies and ex..

Data science/논문 정리 2023.06.15
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Python, WEB2-python, shap gray color, multiple imputation, WAMP단종, 웹개발환경, dead kernel, Shape biase, 멀티커서, weakly supervised, miss forest, attention resnet, Texture bias, axes color, attention module, GMIC, 목차태그, img태그속성, imputation, 인터넷과웹,

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