この研究はCFRPテープ貼りの効果的な品質管理のために転移学習を使うことを探求してるよ。
Thomas Fraunholz, Dennis Rall, Tim Köhler
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コンピューターサイエンス - コンピュータビジョンとパターン認識
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AMD-MILは、組織分析を改善して、より早くて正確な病気の診断を可能にする。
Xitong Ling, Minxi Ouyang, Yizhi Wang
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新しい方法が半教師あり学習でのサンプル選択を強化する。
Qian Shao, Jiangrui Kang, Qiyuan Chen
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DAF-Netは赤外線画像と可視画像を統合して、よりクリアな洞察を得るんだ。
Jian Xu, Xin He
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ロボットは今、痛みを表現するために顔の表情を使えるようになって、医療のトレーニングに役立ってるんだ。
Quang Tien Dam, Tri Tung Nguyen Nguyen, Dinh Tuan Tran
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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。
Ahmet Soyyigit, Shuochao Yao, Heechul Yun
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NVLMは、AIが言語やビジュアルを理解する力を高めて、いろんなタスクに対応できるようにするよ。
Wenliang Dai, Nayeon Lee, Boxin Wang
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AIを使って、画像技術を強化して網膜疾患の早期診断を向上させる。
Fatema-E- Jannat, Sina Gholami, Jennifer I. Lim
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RenderWorldは、安全な自動運転技術のために視覚データを利用してるよ。
Ziyang Yan, Wenzhen Dong, Yihua Shao
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OmniGenは、すべてのユーザーのために画像作成タスクを1つのモデルに簡素化します。
Shitao Xiao, Yueze Wang, Junjie Zhou
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この研究は、軽量アダプターを使って、内部モーダルの重複に対処することでCLIPの精度を向上させる。
Alexey Kravets, Vinay Namboodiri
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LPT++は、少ない例でのクラスの物体認識を高度な技術で改善するよ。
Bowen Dong, Pan Zhou, Wangmeng Zuo
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新しいフレームワークが少ない例でセグメンテーションを改善する。
Amirreza Fateh, Mohammad Reza Mohammadi, Mohammad Reza Jahed Motlagh
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新しいアプローチで、機械学習を使って大動脈狭窄症の検出精度が向上したよ。
Ang Nan Gu, Michael Tsang, Hooman Vaseli
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SLAckは、動画内のさまざまなオブジェクトを追跡する新しいアプローチを提供してるよ。
Siyuan Li, Lei Ke, Yung-Hsu Yang
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リモートセンシングにおける一般化された少数ショットセグメンテーションのベンチマークが導入された。
Clifford Broni-Bediako, Junshi Xia, Jian Song
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新しい方法は、異常検知のために動画、音声、アルゴリズムを組み合わせる。
Yuta Kaneko, Abu Saleh Musa Miah, Najmul Hassan
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スコア忘却蒸留とその生成AIへの影響についての考察。
Tianqi Chen, Shujian Zhang, Mingyuan Zhou
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SplatFieldsは限られたカメラ視点からの3D映像を改善して、細部やクオリティをアップさせるよ。
Marko Mihajlovic, Sergey Prokudin, Siyu Tang
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視覚障害者や低視力の人たちのための移動ツールを強化するために合成データを使うこと。
Hochul Hwang, Krisha Adhikari, Satya Shodhaka
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この記事では、臨床アプリケーションにおけるMILモデルの信頼性をレビューしているよ。
Hassan Keshvarikhojasteh
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新しい方法がRGB画像を使って深度データを参考にしたポーズ推定を強化する。
Alessandro Simoni, Francesco Marchetti, Guido Borghi
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OneEncoderは、画像、テキスト、音声、動画を効率的に繋げて、情報処理をもっと良くするんだ。
Bilal Faye, Hanane Azzag, Mustapha Lebbah
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新しい方法が似たような物体を認識する精度と効率を向上させる。
Edwin Arkel Rios, Femiloye Oyerinde, Min-Chun Hu
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画像を効果的に評価して比較する方法を学ぼう。
Gautier Dagan, Olga Loginova, Anil Batra
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このモデルは、過去の知識を保ちながらAIの学習を改善するんだ。
Min-Yeong Park, Jae-Ho Lee, Gyeong-Moon Park
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新しいシステムが、厳しい環境での自動運転車の安全予測を強化する。
Manthan Patel, Jonas Frey, Deegan Atha
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KALEはメタデータを使って、アート作品のための洞察に富んだキャプションを生成するよ。
Yanbei Jiang, Krista A. Ehinger, Jey Han Lau
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TrajSSLは、動き予測を使ってラベル付きデータを少なくして3Dオブジェクト検出を強化するんだ。
Philip Jacobson, Yichen Xie, Mingyu Ding
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さまざまなデータタイプでLLMが推論をどう改善するか探ってるよ。
Shengsheng Qian, Zuyi Zhou, Dizhan Xue
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FlexiTexが視覚ガイダンスを使って3Dテクスチャ生成を改善する方法を見てみよう。
DaDong Jiang, Xianghui Yang, Zibo Zhao
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新しいモデルが、複数のデータタイプを使って皮膚病変の分類精度を向上させたよ。
Yuan Zhang, Yutong Xie, Hu Wang
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新しいフレームワークが、単一のぼやけた画像から深度を正確に推定する。
Jinchang Zhang, Ningning Xu, Hao Zhang
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研究で、異なるデモグラフィックにおけるRIdVシステムのパフォーマンスのギャップが明らかになったよ。
Kaniz Fatima, Michael Schuckers, Gerardo Cruz-Ortiz
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トランスフォーマーは、先進的な脳画像解析を通じて自閉症スペクトラム障害の分類精度を向上させる。
Yinchi Zhou, Peiyu Duan, Yuexi Du
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GCA-SUNは、ラベル付きの例がなくても画像内の物体カウントを向上させるよ。
Yuzhe Wu, Yipeng Xu, Tianyu Xu
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新しい方法で、視覚的なデモでロボットを訓練するためのデータの必要量が減るみたい。
Zichen Jeff Cui, Hengkai Pan, Aadhithya Iyer
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新しいフレームワークがバンドル調整をPyTorchと統合して、3Dモデリングを改善したよ。
Zitong Zhan, Huan Xu, Zihang Fang
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新しい技術が空の画像を使って太陽エネルギーの利用可能性の予測を改善してるよ。
Leron Julian, Aswin C. Sankaranarayanan
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音声と顔の表情を組み合わせた新しい手法で、リアルな動画生成が可能になったよ。
Sai Tanmay Reddy Chakkera, Aggelina Chatziagapi, Dimitris Samaras
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MoRAGは、テキストの説明からの人間の動作生成をパートごとのリトリーバルで強化する。
Kalakonda Sai Shashank, Shubh Maheshwari, Ravi Kiran Sarvadevabhatla
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