物体検出 に関する最新の記事

D-CLOSEは、AIの物体検出の判断についてより明確な洞察を提供するよ。

新しいシステムがHoloLens 2を使って拡張現実の物体検出を強化するよ。

G-CAMEは、わかりやすいサリエンシーマップを通じて、物体検出モデルの予測の理解を深めるよ。

新しいフレームワークが物体検出タスクの合成データ生成を改善する。

DETRモデルがオブジェクト検出をどう変えてるかを見てみよう。

この記事では、領域を使った画像認識を改善する新しい方法について話してるよ。

FasterViTは、効率的な画像処理のためにCNNとビジョントランスフォーマーを組み合わせてるよ。

拡張現実環境での機械認識のための新しいデータセット。

高度な技術を使った無許可ドローンを検出するための新しい方法。

画像やキャプションから質問を生成する方法で、AIとの対話をより良くする。

新しい方法がビジョントランスフォーマーを強化して、少ないリソースでより良い画像理解を実現する。

研究は、人間にインスパイアされた方法を通じてAIの推論能力を向上させることに焦点を当てている。

敵対的な例は物体検出システムを混乱させて、セキュリティの隙間を明らかにすることがある。

信頼できるキャリブレーション技術を通じて物体検出への信頼を高める新しいアプローチ。

コンピュータービジョンタスクのデータラベリングを最適化するための戦略。

研究は、文書内のグラフィカル要素の検出方法を改善することに焦点を当てている。

デジタルツインとセマンティックコミュニケーションが農業のやり方をどう良くするかを探ってみよう。

自動運転車のためのオフラインレンダリング技術を使ってシミュレーションの質を向上させる。

手作りの方法と深層学習を使った3Dオブジェクト認識に関する研究。

SN-Netv2について学んで、コンピュータビジョンのタスクで効率を向上させるモデルだよ。

新しい防御手法がリモートセンシング画像における対抗攻撃に対処する。

新しい方法が、コンピュータが不完全な画像を処理するのを改善する。

新しい方法でデータラベリングとモデルトレーニングが速くなるよ。

新しいフレームワークがHOI検出の効率と精度を向上させる。

新しい技術が農業環境でのロボットの物体検出を向上させた。

AIを使って野花のモニタリングと生態系の健康を向上させる。

この研究は、動画のフレームだけを使って効率的なアクション認識に焦点を当てている。

NORISはオブジェクト検出モデルのトレーニングにおける画像選択を効率的に改善する。

M-FLAGは、凍結された言語モデルと最適化されたトレーニングを使って医療画像解析を改善する。

RepViTは、効率的なモバイルビジョンアプリケーションのためにCNNとViTを組み合わせてるんだ。

新しい手法が霧や雨の中での自動運転車の物体検出を向上させる。

新しい方法が画像分類モデルの信頼性を高めるんだ。

動物の画像や動画を分析するための使いやすいツール。

天文調査の複雑な課題にAIを使って取り組む。

NAPTRONは、分布外サンプルの課題に対処することで、物体検出を強化するよ。

ETranは、物体検出と画像分類のために事前トレーニングされたモデルを効率的にランク付けするよ。

機械分析と人間の閲覧のためにベースレイヤーを改善する。

新しい手法が物体検出システムの敵対的変化に対する耐性を向上させる。

新しいアプローチが視覚と言語の事前学習タスクの効率を向上させる。

新しい方法がマルチメディアコンテンツでのオブジェクト追跡と識別を強化してるよ。