物体検出 に関する最新の記事

高度な画像処理技術を使って無人水上船のナビゲーションを改善する。

新しい解決策が縦書きの手書き数学式を認識する課題に対処してるよ。

自動運転における3D物体検出のためのレーダーの役割が急速に進化してるね。

新しいアプローチで、自動運転車の障害物検出が計画的な動きで強化されたよ。

新しい技術が、自動運転車の認識能力を大量のラベル付きデータなしで向上させる。

空間クロススケール畳み込みモジュールは、画像認識モデルの効率を向上させるよ。

新しいアプローチが、物体検出を使って複雑な環境でのドローン学習を向上させる。

新しい方法で、複数の教師モデルを使って軽量物体検出器を改善する。

研究者たちは、外部の知識を使って交通シーンでの物体検出精度を向上させた。

機械分析と人間の視聴の両方をサポートするビデオコーデックを紹介するよ。

DEQDetは、深い均衡モデルを使った新しい物体検出のアプローチを紹介します。

新しいデータセットが蛍光顕微鏡を使った齧歯類の神経細胞の研究を強化する。

空間変換デカップリングは、傾いたり回転した物体の検出精度を向上させる。

群衆監視技術の主要な分野とその応用を探る。

FaceTouchは、手と顔の接触を追跡して病気の拡散を減らすのを手助けするよ。

新しい方法が、自動運転の決定の説明性を明確な関係を使って高める。

新しい方法が画像の気を散らす要素をマスクすることで、ランドマークの検出を改善する。

SOGDetは、自動運転のために環境のコンテキストを考慮することで物体検出を改善するんだ。

イベントカメラは視覚データのキャプチャと処理を変えて、効率とパフォーマンスを向上させる。

新しい手法は、データセットのクラス不均衡に対処することでオブジェクト検出を強化する。

レーダーデータの蓄積は、自動運転車の物体検出を強化できるよ。

新しい方法がロボットが人間の注意を真似して学ぶのを助けてるよ。

ロボットは月の厳しい表面で動くためのスキルを向上させてるよ。

変形可能なアテンションは、視覚認識タスクの効率と精度を向上させる。

新しい方法が基本的な画像ラベルを使って胆のうがんの検出を向上させる。

この記事では、ガイド付きトリミングが画像中の小さなオブジェクトの分類に与える影響について話してるよ。

新しい方法が悪天候時の物体検出を強化して、安全な技術を実現してるよ。

3Dオブジェクトのラベリングを自動化して、不確実性を評価しながらAIの学習を向上させる。

繰り返しラベリングすることで物体検出の精度を上げる新しいアプローチ。

AncLearnは、形状アンカーを使って屋内シーンの物体検出と再構築を改善するよ。

GravityNetを紹介するよ。これは医療画像で小さい病変の検出精度を向上させる新しいモデルなんだ。

この研究では、車両間通信を強化するためにカメラを使うことを探っているよ。

新しい方法でロボットが室内で複数のアイテムを見つける能力が向上したよ。

物体検出技術とキャリブレーションを組み合わせることで、精度と信頼性が向上するよ。

ObVi-SLAMは、視覚的特徴と物体検出を組み合わせてロボットの位置特定を向上させる。

バイアス補正を使ってゼロショットNASを強化し、モデルのパフォーマンスを向上させる。

新しい方法で、自動運転車がLiDARを使って物体を検出するのが改善されたよ。

新しい方法でRGBとIRデータを組み合わせて物体検出が改善される。

SeTformerは画像と言語の処理効率を向上させるよ。

この記事では、店舗でのプランogramの遵守を効果的にするための組み込みシステムについて話しています。