データ拡張 に関する最新の記事

革新的な方法は、自動化と機械学習を通じて時系列分析を向上させる。

TransformMixは、混合画像の中で重要な特徴を保持しながらデータ拡張を改善する。

新しい方法が楽譜の読み取りと解釈を向上させる。

AIモデルのバイアスを減らして予測を改善する新しいアプローチ。

新しい方法でデータの使い方が改善されて、モデルのパフォーマンスが良くなるよ。

新しいデータセットがCADの診断精度を向上させることを目指してる。

複雑なチャートの質問を機械が理解する方法を向上させるメソッド。

対称性を使ってロボットの学習と実世界のタスクでのパフォーマンスを向上させる。

カジュアルな言葉をうまく扱うために文の埋め込みを強化する努力。

研究は、バランスの取れたデータセットを使ってユーザー満足度モデルを向上させることに重点を置いてる。

TransFusionは、構造化された注意と効果的なデータ処理で対比学習を改善する。

Diff-Mixは多様な合成データを作って画像分類を改善するよ。

新しいフレームワークが、テキストの一貫性を評価する方法を改善するよ。

この研究は、顔認識システムにおける合成画像の効果を分析してるよ。

子供の声を正確に認識できるようにASVシステムを強化する。

数学の文章問題を解くためのコンピュータープログラムを、より良いデータ例を通じて改善する。

顔認識技術の合成データセットにおける競争を見てみよう。

このアプローチは、大量のラベル付きデータなしで医療画像のセグメンテーションを改善するんだ。

GUIDEデータセットは、デジタルプラットフォームでの機械作業のパフォーマンスを向上させるよ。

マイナーな入力の変化にうまく対応できるコード生成モデルの強化。

画像生成の質とトレーニングの安定性を向上させる新しい方法。

新しいフレームワークが医療画像セグメンテーションの信頼性と不確実性の推定を改善する。

イベントカメラと軽量ネットワークを使ったリアルタイムの目のトラッキングの新しい方法。

新しい方法がデータ拡張技術を使って感情予測の精度を向上させる。

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。