データ拡張 に関する最新の記事

新しい方法は、生成モデルを使ってアートのインタラクションとデータの質を向上させる。

この研究は、効果的な技術と先進的なモデルを使って人物画像検索を強化するよ。

乳がん検診の方法における課題と解決策を見てみよう。

LatentAugmentは、GANを使って機械学習モデルのデータの多様性を高めるんだ。

新しい方法で、データを少なくしても飛行機雲の検出精度が上がるよ。

AMaizeDは、ドローンの画像を使って農家がトウモロコシの病気を早期に見つける手助けをするよ。

この研究は、キプロスの田舎で違法投棄を検出するAIの役割を探るものだ。

ロバスト学習は、データの操作があっても機械学習モデルが信頼性を保つことを保証する。

新しい方法が画像分析を使って特許検索の精度を向上させる。

Nougatは学術論文をみんなが読めるテキスト形式に変えてくれるよ。

手書き文字を認識するためのモデルを強化するテクニック。

ロボットやARにおけるデプスマッピングを強化する新しい方法。

ドメイン適応がポイントクラウドセグメンテーションのパフォーマンスをどう向上させるか学ぼう。

異常検知技術を向上させるための自己教師あり学習の役割を探る。

HRGCNはラベル付きデータなしで複雑なシステムの異常検出を改善するよ。

CamoFourierは、周波数領域技術を使って隠れた物体の検出とセグメンテーションを改善する。

新しい環境にオブジェクト検出器を適応させるための4ステップの方法。

GANの仕組みやさまざまな分野での応用を探ってみよう。

新しい方法で限られたVRセンサーからフルボディモーションキャプチャが改善されたよ。

このプロジェクトは、手書きのレコードカードから中世ラテン語の見出し語の認識を高めるんだ。

セミ教師ありアプローチが限られたラベル付きデータでSAR自動目標認識を向上させる。

新しい方法では、実際のデータとシミュレーションデータを組み合わせて、より良い熱快適性の予測を行う。

音声検索技術は進化して、ASRのエラーを解決してユーザー体験を向上させる。

VesselBoostは、MRI血管造影解析を強化して、血管のセグメンテーションをより良くするんだ。

都市の注目スポットでの人の流れを正確に推定する新しいアプローチ。

自己教師あり手法を活用してLiDARセマンティックセグメンテーションを改善する。

新しい方法で、地域特有のモデルを使って慢性疾患の予測が向上するよ。

採点基準を使って自動エッセイ評価の精度を向上させる新しいアプローチ。

この研究は、さまざまな条件下でモバイルロボットのサッカーボール検出を向上させる。

会話AIシステムを強化するためのデータ拡張技術を探求中。

さまざまなアプリケーションで小さな物体を検出することの重要性と課題について学ぼう。

新しいフレームワークは、空間的な手がかりと時間的な手がかりを分けることでアクション認識を改善する。

新しい方法が話し言葉を文字に変換する精度を向上させてるよ。

MoCo-SASは、自己教師あり学習を活用して、水中物体認識を向上させてるよ。

新しいモデルがロボット操作中の柔軟な物体の形状を予測する。

知識ベースやデータ分布に対する言語モデルの障害を調べる。

MA-SAMは、SAMを独自の画像特性に適応させることで、医療画像のセグメンテーションを強化します。

新しい方法で、ストリーミングサービスがジャンルに基づいて映画を推薦するのが改善された。

新しいシステムが皮膚科医が機械学習を使って皮膚のパターンを特定するのを手助けしてるよ。

研究者たちは、人間のようなデモを通じて卓球を学ぶロボットを開発した。