物体検出 に関する最新の記事

新しい方法が物体検出の連続学習を改善した。

新しいフレームワークは、プロトタイプを使って分布外のインスタンスを特定することで物体検出を強化してるよ。

ロボットはさまざまな産業作業で効率と安全性を向上させるんだ。

ステレオビジョンはロボットのナビゲーションを強化して、より良い障害物検知を可能にする。

新しい方法でインタラクティブなマスク付き画像モデリングを使って物体検出を向上させる。

動きの情報を統合すると、画像の物体検出精度がアップするよ。

KATは、MLPの代わりに高度なKANを使ってディープラーニングを改善するよ。

VALOは、自動運転車のためにLiDAR検出を最適化して、スピードと精度のバランスをとってるよ。

知識蒸留技術を使ってリモートセンシングのモデル効率を向上させる。

研究によると、文脈バイアスが異なる環境での物体検出パフォーマンスに影響を与えることが分かった。

ロボットが自動で室内マップを探検して更新できるシステム。

新しいデータセットと手法が、変化する環境での小型ロボットの物体検出を改善した。

この研究は、自動運転車にとって建設現場での物体検出の重要性を強調してるよ。

小型コンピュータデバイスでの物体検出モデルの性能に関する研究。

ロボットが常識を使ってより良い整理の選択をするのを手助けする新しいシステム。

Omni6Dデータセットは、多様なカテゴリとリアルなシナリオで物体のポーズ推定を強化するよ。

AIとARを組み合わせることで、衛星の組み立てが向上し、精度と効率がアップするよ。

新しいデータセットが、自動運転の深度推定における視点の変化に対応してるよ。

新しい方法が医療画像の検出精度を向上させる。

研究によると、ロボットがピックアンドプレース作業の認識を改善することがわかった。

V-CASは、テクノロジーを使って衝突を防ぎ、道路の安全性を高めるよ。

新しい方法でロボットがISSで自分の位置を特定するのがもっと上手くなったよ。

PIEViTは革新的な学習法でリモートセンシング画像解析を改善する。

新しい指標が機械認識タスクのための動画品質評価を改善する。

音場画像を明確にし、可視化する新しい方法。

ローカル・グローバルアテンションは、ローカルとグローバルな特徴のバランスを取ることで物体検出を強化するんだ。

自動運転車がどう動いて安全を確保するかをわかりやすく紹介。

視覚認識と推論を組み合わせた新しいアプローチで、画像理解が向上するんだ。

Gaze2AOIは、視線追跡データを使って動画のエリアマークを自動化するよ。

新しい方法がカメラとレーダーデータを使って自動運転車の物体検出を向上させるよ。

VADetは、自律走行車の物体検出をインテリジェントフレーム集約を使って改善するよ。

Masala-CHAIは電子回路設計のためのSPICEネットリスト生成を効率化するよ。

研究者たちがデータの不確実性にどう対処して、より良い物体検出システムを作っているかを学ぼう。

コンピュータが画像を認識する方法を、2つの重要なタスクを使って学ぼう。

このシステムは道路の小さな物体を監視する方法を改善するよ。

科学者たちは、水中の画像を強化して物体検出を改善し、隠れた宝物を明らかにしている。

HDI-Formerは、従来のカメラとイベントカメラを組み合わせて、より良い物体検出を実現してるよ。

ChatRexは、現実世界のアプリケーション向けに画像の認識と理解を向上させるんだ。

STDWebは天文学者が夜空の明るいイベントを見つけるのを手伝ってるよ。

RPEE-Headsデータセットは、人が多い環境での頭検出精度を向上させる。