データ拡張 に関する最新の記事

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。

新しい方法が腹腔鏡手術の画像データ拡張を改善するよ。

この記事では、異なる量子コンピュータ上でのスタイルベースのqGANの性能について語ってるよ。

ABEXは、自然言語理解タスクのためにトレーニングデータを強化するために、Abstract-and-Expandを使ってるよ。

自動リンパ節セグメンテーションの進展ががん治療の精度を向上させてるよ。

自然言語処理の進展における文化の重要性についての考察。

自然言語処理における効果的な単語と文の表現のための新しい手法。

研究者たちが、より速くてコスト効率のいいカスタム頭蓋骨インプラントのためのAI技術を改善してるよ。

この記事では、パフォーマンスを向上させるためのタスク指向対話システムにおけるデータ拡張手法を評価してるよ。

この研究では、トランスフォーマーモデルを使って天文データの中から強い重力レンズを見つけるんだ。

新しい方法が画像データセットを改善しつつ、プライバシーとパフォーマンスを確保してるよ。

新しい方法で、厳しいラジオ環境でもスピーカー認証の精度が向上するんだ。

グラフニューラルネットワークを使ってCADパーツを素早く効率的に取得するシステムを紹介するよ。

この記事では、穀物病検出のための深層学習モデルの説明に関する問題を探るよ。

自己教師あり学習の効率的なアプローチは、パフォーマンスとアクセスのしやすさを向上させる。

新しいフレームワークが合成画像を使って脳の病変の検出を改善する。

新しいモデルが厳しい状況下での衛星画像を使った煙の検出を強化するよ。

自動データ拡張を使った新しい方法で、植物のストレス識別の精度が向上したよ。

新しい手法が自己教師あり学習を使って異常検知を強化する。

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。