ドメイン適応 に関する最新の記事

新しい方法がエラー修正と適応を通じて画像分類の精度を向上させる。

新しいアプローチが機械学習におけるドメイン適応と忘却に取り組んでるよ。

テスト中にスパース深度データを使って深度補完を強化する新しい方法。

限られたデータで多言語対応の検索エンジンを改善するための戦略。

新しい手法が事前定義されたドメインなしで衛星画像の適応を強化する。

クレダル学習理論は、変わるデータに合わせて機械学習モデルを適応させる新しい視点を提供してるよ。

条件不変性が異なるデータタイプでモデルのパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。

サイバーセキュリティ機能を改善し、データの課題に対処するための転送学習の応用を探る。

ターミナルストリップの検出効率を上げるために合成トレーニングデータを使う。

新しい方法で、いろんなユーザーの人間の活動認識が改善されたよ。

新しい方法は、注意メカニズムを使ってドメインシフトに対処することで、オブジェクト検出を強化するよ。

この研究は、いろんな法制度のための要約モデルを評価してるよ。

ビジョントランスフォーマーは、コンピュータビジョンのタスクでのパフォーマンス向上のために自己注意を活用してるんだ。

異なるデータセットにモデルをうまく適応させる方法を学ぼう。

新しいモデルが2Dキーポイントから3Dボディメッシュを生成して、いろんなアプリに役立ってるよ。

TROTは時間的関係を活用して、人間の活動を認識する精度を向上させるんだ。

CLAMPを紹介するよ、いろんな分野で継続的な学習を強化する新しい方法だよ。

SegCLRは、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を使って、目の画像セグメンテーションを改善する。

新しいフレームワークが大きなデータの変化に対処する課題に取り組んでるよ。

新しい方法が変化する産業環境での故障検出を改善した。

GTZAN-synthデータセットは、より良い音楽タグ付けシステムのために合成音楽を活用してるよ。

新しい方法が、限られたデータセットを使って画像生成を効果的に改善するよ。

CEIAフレームワークは、イベントデータと画像の理解を深めるんだ。

DG-PICは、再トレーニングなしでさまざまなアプリケーションのポイントクラウド分析を強化するよ。

言語モデルの概要、課題、改善方法について。

機械学習モデルのデータ適応をより良くする新しい方法。

テキストと画像を使ってフェイクニュースをよりよく検出する方法。

MC-PanDAを紹介するよ。難しい環境でのパノプティックセグメンテーションを改善するためのやつだ。

革新的な手法がネットワークトラフィック分析を通じてウェブサイトの特定を強化する。

新しいアプローチが機械学習のドメイン適応性能を向上させる。

新しい手法が、さまざまなソースからのEEGデータに対する機械学習を改善する。

脳の活動データを使って、想像した画像の予測を改善する研究が進んでるよ。

新しい手法で、限られたラベル付きデータでグラフノード分類の精度が向上するよ。

専門分野の高リソース言語データを使って機械翻訳を改善する。

ドメイン適応の問題に取り組んで3Dオブジェクト検出システムを改善する。

VoxCelebチャレンジを通じたスピーカー認識の進展の概要。

進化する回避攻撃に対抗するためのAndroidマルウェア検出を強化する方法を探ってる。

最適輸送を使ったデータ比較の新しい改善方法。

この研究は、リソースが豊富なデータを使ってあまり一般的じゃない言語の感情認識システムを強化するもので。

少数ショット学習法を使って、より安全な自動運転車のために交通標識の検出を改善する。