データ拡張 に関する最新の記事

自己教師あり学習は、ラベル付きデータが少なくてもモデルの性能を向上させる。

脆弱性を悪用される前に発見してソフトウェアのセキュリティを向上させる。

新しい方法が、ノイズの多いデータや不完全なデータに対処することでリンク予測を改善する。

多様な特徴がモデルの新しいデータカテゴリーを効果的に識別する能力を高めるんだ。

リアルデータと生成データのバランスを探って、機械学習のパフォーマンスを向上させる。

数式認識技術の現状と将来の展望を探る。

新しいフレームワークは、高度な学習技術を通じて自動運転車の挙動を改善する。

SynCellFactoryは、トラッキングを良くするためのトレーニングデータを強化する合成細胞動画を生成するよ。

新しい方法は、文書内のイベントの役割を特定するために質問を使うんだ。

研究者たちは、スマートフォンを使って身分証明書のホログラムを確認するシステムを開発した。

研究が無作為化比較試験の報告をクリアにする方法を明らかにした。

新しい方法がデータ増強を通じて時系列予測を強化する。

新しい方法が厳しい環境での音声と映像のスピーカー検出を改善する。

新しい方法が人間の視覚調整を真似して画像認識を向上させるよ。

新しいデータ拡張手法がワイヤレスセンシングアプリケーションの性能を向上させる。

対比学習を強化するための新しいアプローチ、適応的データ拡張技術を使って。

XDomainMixはドメイン一般化における特徴の多様性を高めることでモデルのパフォーマンスを向上させる。

AIシステムは胸部X線の診断精度を高めるよ。

データオーグメンテーションがデータのバラエティを増やしてAIモデルのパフォーマンスを向上させる方法を学ぼう。

新しいパーサーが構造化された表現を通じて臨床ノートの明確さを向上させる。

RobustMVSは、モデルの一般化を向上させることで3D再構築を改善するよ。

新しいシステムがAIを使って太陽光モジュールの欠陥検出を向上させるよ。

データ生成にドメイン専門家を巻き込むことでAIの公平性を向上させる。

新しい方法でファクトチェックの正確性と明確さが向上するよ。

Vision Transformersのパフォーマンス向上のためのデータ拡張問題を解決する。

この記事では、ラベル伝播が画像分類精度を向上させる役割について話します。

新しいツールボックスが、より安全な自動運転車のためのLiDARセグメンテーションを改善するよ。

新しい方法は、トレーニング中にデータを動的に生成することで予測を強化する。

プライバシー重視の学習とデータ生成技術の組み合わせを探る。

TSERは、過去のデータが少ない時系列データのために合成サンプルを生成して予測精度を向上させるよ。

未ラベルデータを使った新しい深度推定法の紹介。

SADAは、高度なデータ拡張技術を使って、視覚強化学習のトレーニングの安定性を向上させる。

生成的軌道補強は、オフラインRLにおける意思決定を改善する。

新しい方法で簡単な調整をすることでモデルの精度が向上する。

AnyFitは、その革新的な機能と技術でリアルなバーチャル試着を提供してるよ。

新しいアプローチで、背景への依存を減らすことで分類精度が上がるよ。

新しい技術が、限られたデータを使って厳しい環境での声の再構築を向上させてるよ。

新しい方法でイベントデータが革新的な拡張技術で強化される。

新しい手法が機械学習の分類タスクにおける公平性に対処しているよ。

新しい方法が多変量時系列データを使って故障検出を強化するんだ。