小さいデータセットを使って、もっと早くて安い3Dオブジェクト検出システムを作る。
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電気工学・システム科学 - 画像・映像処理
RSS安全な自動運転車のために、物体検出とセグメンテーションシステムを改善すること。
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新しいモデルがポアソンノイズを効果的に減らして画像の鮮明さを向上させる。
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ディープニューラルネットワークにおけるバックドア攻撃への防御策を見てみよう。
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3Dポイントクラウドへの敵対的攻撃に対する課題と防御を調査中。
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新しいアプローチが網膜画像の血管の可視性を高め、病気の診断を助ける。
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地域のクリニックで前立腺癌の診断を向上させるために、先進的な画像技術を活用する。
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ARHNetは脳病変セグメンテーションのために合成画像の質を向上させる。
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この記事では、衛星を使って建物の高さを測る方法について話してるよ。
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Patch-CNNは、少ない画像で脳画像解析を簡単にして、正確な結果を出すよ。
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新しい方法で手術動画の器具認識が向上し、より良い結果が得られるようになったよ。
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この記事では、量子技術を使ったノイジーな画像をきれいにする新しい方法について話してるよ。
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HODINetはRGBと深度データを組み合わせて、物体検出を改善してるよ。
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研究によると、KOAの進行予測に画像データを組み合わせる可能性があるんだって。
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ACDMSRは、超解像アプリケーションで画像の質と速度を改善するよ。
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新しい方法がMRIによる子宮内膜症関連のPOD閉塞の発見を改善する。
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革新的なフレームワークが成熟検知を通じてトマトの収穫効率を向上させる。
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共同知能システムで重要なデータを守る方法を紹介します。
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METAFormerは、高度なMRI技術と深層学習を使って自閉症の分類を改善するんだ。
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新しい方法が医療画像予測の公正さを向上させる。
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新しい方法が、目の動きを考慮して3Dホログラムの質を向上させる。
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LCNFは深層学習を使って従来の限界を克服し、画像処理を強化する。
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新しい方法が画像圧縮を改善して、より良い運転システムを実現する。
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ニューラル手法が画像圧縮の効率と品質をどう向上させるかを探ってみて。
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暗い場所の画像をノイズを減らしてコントラストを良くする方法。
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US2QNetは革新的な教師なし学習アプローチを通じて超音波画像の品質評価を向上させる。
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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。
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ファウンデーションモデルが医療画像のセグメンテーションの効率を向上させてるよ。
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Fourier-Netは医療画像の登録を簡素化してスピードアップさせ、より良い医療結果をもたらすよ。
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この方法は、革新的な技術を使って単一のLDR写真からHDR画像を改善するんだ。
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SJTU-H3Dはデジタルヒューマンの品質評価に必要なツールを提供してるよ。
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新しい画像技術が大腸癌の診断精度を向上させた。
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医療画像の新しい技術は、ディープラーニングで診断精度を向上させてるよ。
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研究によると、標準化されたMRI方法が白質病変のセグメンテーション精度を向上させるらしいよ。
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新しいツールが外科医が手術中に癌組織を見つけるのを手助けする。
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VesselVAEは、医療用のリアルな血管モデルを作るための新しいアプローチを提供してるよ。
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K-CROSSは重要な詳細に注目して医療画像評価を改善する。
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革新的なオートエンコーダーモデルが大規模な科学データセットを効率よく圧縮する。
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新しいアプローチで、ウェーブレット変換を使って低解像度画像の質が向上するよ。
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新しいモデルが心臓発作の損傷評価を強化して、患者ケアを向上させる。
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