Wangmeng Zuo

新しい方法で、少ないデータで新しいクラスの学習が改善されるよ。

ConSeptフレームワークは、モデルの忘却を減らすことでセマンティックセグメンテーションを強化する。

新しい方法が色の詳細をうまく使って深度マップを強化する。

画像をより安全で責任あるものにするための新しいツール。

IMWAはクラス不均衡学習タスクにおけるモデルの性能を効率的に向上させるよ。

新しいアプローチが安全性重視の言語モデルへの攻撃の効果を高める。

CPTは内部パラメータに直接アクセスしなくても、ブラックボックスモデルの性能を向上させる。

テキストからビデオモデルを評価する新しい方法は、ダイナミクスに着目してる。

新しい方法が滑らかなアニメーションのトランジションを作るプロセスを改善するよ。

AutoDirectorは、効率的なタスク管理とユーザー参加を通じて映画制作を簡素化するよ。

新しい方法が、テキストを細かい3Dシーンにスムーズに変換するよ。

LPT++は、少ない例でのクラスの物体認識を高度な技術で改善するよ。

ロボットが危害や混乱を引き起こさずにタスクをこなせるようにすること。

新しいシステムが、一貫したマルチビュー動画を提供して、自動運転車のトレーニングをより良くしてるよ。

クラス認識をもっと良くするための機械学習の新しい手法を発見しよう。

RHFL+は、フェデレーテッドラーニングにおけるデータノイズやモデルの違いに対処する。

フレームごとの条件に基づく動画生成を使った、スムーズな動画トランジションを作る新しい方法。

モデルは古いものと新しいものを学びながら、過去の知識を覚えてるんだ。

MMD-LoRAは、厳しい天候条件下で自動運転車が深度を見積もるのを助ける。

MetricDepthは、深層メトリック学習を使って単一画像からの深度推定を向上させる。