データ拡張 に関する最新の記事

研究者たちは、精度を維持しながら意図検出モデルのサイズを縮小する方法を見つけた。

データの不均衡が機械学習モデルのパフォーマンスにどう影響するかを調べる。

新しい方法が、さまざまなデータソースでの医療画像セグメンテーションの精度を向上させてるよ。

データ拡張は、データの不均衡がある中でソフトウェアの脆弱性評価の精度を向上させる。

新しい技術が、ディープラーニングを使って屋内でのロボットの位置精度を向上させてるよ。

この記事では、モバイルロボットの位置決めにシアミーズニューラルネットワークを使うことについて話してるよ。

霧の影響を受けた画像品質を向上させる方法を見てみよう。

新しいデータ手法が物質使用行動の予測を改善してるよ。

新しいシステムがディープラーニング技術を使って組織分類を改善するんだ。

新しいツールが、ユーザーがマルチモーダル埋め込みのずれを修正するのを手助けします。

新しいモデルが、さまざまな条件で自動運転車の軌道予測を向上させる。

MetaAugは、革新的なデータ変換を通じてPTQの過学習を減らすよ。

この研究は、医療研究でデータを生成するための2段階のフレームワークを提案してるよ。

新しいアプローチは、データ統合をより良くするためにいろんなセンサーのモダリティを組み合わせてるんだ。

この研究では、画像から数学的式の底と指数を認識するためのCNNモデルを提案してるよ。

AIを使った論拠生成技術の主な進展と直面している課題を強調。

ディープラーニングの進歩で皮膚病の診断精度が向上してるよ。

研究者たちは合成画像と機械学習を使って胎児の超音波精度を向上させている。

データセットの多様性がディープラーニングモデルのパフォーマンスにどう影響するかを探る。

新しいモデルCFGenが合成単一細胞データ生成を改善して、より良い研究の洞察を提供するよ。

新しい方法が、テクスチャのある部分に焦点を当てることでAI生成画像の検出を改善したよ。

新しい方法が技術の感情認識と反応を向上させてるね。

GraphTPは、データ戦略の改善でグラフ学習を強化するよ。

自動データ処理を強化するためのビジュアライゼーションデータセットの重要性を探ってみよう。

新しい方法が、深層学習を使って360°画像のスーパーピクセルセグメンテーションを改善する。

最先端のアプローチが、変更された画像や再キャプチャされた画像の識別を改善する。

新しい方法がインフルエンザによる入院予測の精度を高める。

新しいアプローチがゼロショット学習を強化して、IoTデータの分類がもっと良くなるよ。

高度な技術を使って太陽光パネルの設置状況を追跡する問題に取り組んでる。

新しい方法がさまざまな肌の色に対応した心拍数測定を改善する。

新しいフレームワークが、ラベル付き画像を少なくして医療画像のセグメンテーションを改善するよ。

モデルのパフォーマンスを向上させるためのデータの多様性を強化する新しい方法。

さまざまなアプリケーションのための頭の向きの推定精度を改善する。

新しい方法が機械学習技術を使って屋内位置測定の精度を向上させてるよ。

研究は、改良された技術とデータの拡張を通じてディープフェイク音声を検出することに焦点を当てている。

InfinityMathは、高品質なデータセットを通じて言語モデルの数学スキルを向上させる。

Curled-Dreamerは、対照学習法を使って強化学習の意思決定を向上させるんだ。

ARPAは、言語と画像処理技術を組み合わせて、視覚的語義曖昧性解消を強化してるよ。

ラベルのないデータを使って、擬似ラベル付けで機械学習モデルを改善する。

データのバイアスを減らしてディープフェイク検出を改善する方法。