データ拡張 に関する最新の記事

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。

この記事は、生成AIが機械視覚アプリケーションを向上させる役割について話してるよ。

新しいモデルが手のジェスチャーを認識する精度を向上させて、スムーズなインタラクションを実現したよ。

新しい方法が脳腫瘍の画像診断の精度を高めるよ。

限られたデータで子供向けの音声対話システムを強化する研究。

先進的なモデルを使って、暗渠や下水管の点検精度と効率を向上させる。

ARMADAは属性に焦点を当てたデータ作成を通じて、画像とテキストのペアリングを改善します。

データモデリングとノイズ削減のためのDLPMフレームワークを見てみよう。

新しい方法が限られたデータでGANのパフォーマンスを向上させる。

時系列予測のためのデータ拡張を強化する新しい2つの方法。

O-HuBERTは、内容と表現の情報を分けることで音声認識を向上させるよ。

MRIスキャンで自動的に海馬のサイズを測る新しい方法を探ってる。

この研究では、いろんな条件下でのさまざまな車両タイプを特定するために、異なるYOLOv5モデルを比較してるよ。

新しいシステムは、ココナッツの成熟度をより速く、正確に分類するための技術を使ってるんだ。

VoxCelebチャレンジを通じたスピーカー認識の進展の概要。

この記事では、連続的強化学習エージェントを改善するためのデータ拡張手法について話してるよ。