データ拡張 に関する最新の記事

視覚的な違いがあっても、動画を通じて機械を教える新しい方法。

新しい手法がグラフデータの効果的なネガティブサンプルを使ってモデル学習を改善する。

SAR特徴抽出のための新しい自己教師ありフレームワークを紹介します。

システムは音声と映像を組み合わせて、スピーカー検出の精度を高めてる。

研究は、プロンプトがAI生成のテキスト検出精度にどのように影響するかを強調している。

Diff-IDは、多様なトレーニング画像を生成することで人認識を向上させる。

この研究は、特定の長さの要件に焦点を当ててモデルの応答を向上させることに関しているよ。

新しいモデルがポイントクラウドを使って3Dセグメンテーションの精度を向上させるよ。

IDAICLは、インコンテキスト学習におけるデモの質を向上させることで予測を改善する。

この記事では、テキスト分類タスクのための合成データ生成におけるLLMの役割を検証しています。

ニューラルネットワークの概要、その構造、さまざまな分野での応用について。

新しいAIモデルが肺癌の腫瘍セグメンテーションと診断を改善した。

統合失調症の診断を改善するための合成データの役割を探る。

ミームが意見をどう形成するか、説得技術を通して分析する。

この記事では、現代の技術を使って手話翻訳を改善する方法について話してるよ。

新しいシステムが、マルチ楽器の音楽転写の精度と効率を向上させたよ。

新しいアルゴリズムがアルツハイマー病の神経原線維束の検出を改善した。

新しい方法がアラビア語のソーシャルメディアでのヘイトスピーチの特定を改善する。

新しい方法でコンピュータビジョンにおける小さな物体の検出が改善された。

スピーチ編集のコントロールをもっと良くする方法を紹介します。

機械学習のためのドメイン一般化をもっと良くする新しい方法を紹介するよ。

新しいフレームワークが、スマートなデータ処理を通じて視覚と言語のモデルの適応性を高めてるよ。

データ拡張を使ってオーディオディープフェイクの検出を強化する方法。

新しいフレームワークが限られたデータでモデルのパフォーマンスを向上させるよ。

研究者たちは、無音のビデオに合った音を作ろうとしていて、視聴体験を向上させようとしてるんだ。

研究は、革新的な検出技術を使ってアラビア語のプロパガンダに立ち向かうことに焦点を当てている。

CGRclustは、事前のラベルなしでDNA配列を分類する革新的な方法を提供しているよ。

新しい技術が、正面からの単一の画像からの頭の向き推定を改善する。

研究者たちは、リソースが少ない言語に焦点を当てて、100以上の言語の翻訳スキルを向上させている。

ヘルスケアにおける転移学習と自己教師あり学習についての見解。

新しい方法が限られたトレーニングデータで要約を改善する。

新しい方法が医療画像におけるディープラーニングモデルの信頼性をテストする。

スペイン語の文書のテキスト認識を改善するためのTrOCRを使ったプロジェクト。

CCLはニューラルネットワークが新しいタスクを学びながら精度を保つのを保証する。

新しい方法で、騒がしい環境でも会話を切り離す機械の能力が向上した。

研究がセンサーデータを活用してALSの症状予測を改善するんだ。

臨床データをX線画像と統合すると診断精度が上がるよ。

データ拡張アルゴリズムがデータ分析やモデル構築をどう向上させるか学ぼう。

新しいデータ拡張を選ぶ方法が、時系列タスクのモデル性能を向上させる。

新しい方法が、隠れた脅威に対するディープラーニングモデルのセキュリティを強化する。