NSSR-DILは、大きなデータセットなしで低品質な画像を効率的に変換するよ。
Sree Rama Vamsidhar S, Rama Krishna Gorthi
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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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新しいアプローチが、学習可能な活性化関数を使って画像や形状の表現を向上させるよ。
Moein Heidari, Reza Rezaeian, Reza Azad
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PET/CT画像での腫瘍セグメンテーションを自動化することで、精度が向上し、診断が早くなるよ。
Maximilian Rokuss, Balint Kovacs, Yannick Kirchhoff
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研究によると、物体が部分的に隠れているときに画像分類モデルにギャップがあることがわかった。
Kaleb Kassaw, Francesco Luzi, Leslie M. Collins
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このフレームワークは、少ないデータで新しいオブジェクトカテゴリをすぐに学べるんだ。
Yanan Jian, Fuxun Yu, Qi Zhang
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車両がリアルタイム情報を共有して、安全性と効率を高める方法を探る。
Jinlong Li, Xinyu Liu, Baolu Li
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Playground v3は、テキストプロンプトを高品質な画像に正確に変換するよ。
Bingchen Liu, Ehsan Akhgari, Alexander Visheratin
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新しいシステムが、動画のラベリングのスピードと精度を向上させるよ。
Alexandru Bobe, Jan C. van Gemert
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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。
Xingyi Yang, Xinchao Wang
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SoccerNet 2024のチャレンジは、サッカーのビデオ理解の革新を促進する。
Anthony Cioppa, Silvio Giancola, Vladimir Somers
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新しいフレームワークが骨格データを通じて人間の動作理解を向上させる。
Lehong Wu, Lilang Lin, Jiahang Zhang
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CCT-Rは、半教師あり学習と空間登録を使って医療画像のセグメンテーションを改善する。
Qianying Liu, Paul Henderson, Xiao Gu
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新しい手法が、リアルな反実仮想画像を使って医療分野の画像分析を改善した。
Mélanie Roschewitz, Fabio De Sousa Ribeiro, Tian Xia
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FOLKは、適応周波数マスキングとティーチャースチューデントデザインを通じて自己教師あり学習を強化するんだ。
Amin Karimi Monsefi, Mengxi Zhou, Nastaran Karimi Monsefi
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このモデルは画像分類におけるAIの決定を理解するのに役立つよ。
Łukasz Struski, Jacek Tabor
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新しい方法が機械学習モデルのためのテクスチャデータ生成を増やすよ。
Blaine Hoak, Patrick McDaniel
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新しいモデルが3D解剖マッピングを通じて医療画像分析を改善したよ。
Mikhail Goncharov, Valentin Samokhin, Eugenia Soboleva
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この研究は合成データを使って医療画像の分類精度を高めるんだ。
Neil De La Fuente, Mireia Majó, Irina Luzko
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データプライバシーを守りながら音声認識を改善する新しい方法。
Kuan-Cheng Chen, Wenxuan Ma, Xiaotian Xu
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DINOv2を使うと、BEVセグメンテーションが向上して、安全な自動運転車になるよ。
Merve Rabia Barın, Görkay Aydemir, Fatma Güney
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新しいデータセットがRGBとイベントカメラのデータを結集して、顔の分析をより良くする。
Federico Becattini, Luca Cultrera, Lorenzo Berlincioni
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GAMMAは、正確な属性操作でオンラインファッションアイテムの検索を改善するよ。
Vittorio Casula, Lorenzo Berlincioni, Luca Cultrera
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SteeredMarigoldは深度マップを改善して、ロボットのナビゲーションやインタラクションを助けるんだ。
Jakub Gregorek, Lazaros Nalpantidis
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新しいシステムが捜索と救助作業におけるドローンの効率を向上させる。
Zhixi Cai, Cristian Rojas Cardenas, Kevin Leo
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ExelMapは、安全な自動運転のためにHDマップの更新の精度を高めるんだ。
Lena Wild, Ludvig Ericson, Rafael Valencia
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新しい技術がシミュレーションから実際のタスクまでロボットのスキルを向上させてるよ。
Mohammad Nomaan Qureshi, Sparsh Garg, Francisco Yandun
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新しい方法で、たった1枚の画像からよりリアルな3Dモデリングができるようになったよ。
Peng Li, Wangguandong Zheng, Yuan Liu
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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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MotionComは、オブジェクトを画像に動的に追加する方法を革命的に変える。
Weijing Tao, Xiaofeng Yang, Miaomiao Cui
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新しい技術がいろんな用途のためのダイナミックな都市モデルを向上させてるよ。
Mahmud A. Mohamad, Gamal Elghazaly, Arthur Hubert
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SRIFはアニメーション、3Dプリント、バーチャルリアリティのための形状マッチング技術を強化する。
Mingze Sun, Chen Guo, Puhua Jiang
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新しい方法が2Dセグメンテーションマスクを使って3Dシーンの明瞭さを向上させる。
Joji Joseph, Bharadwaj Amrutur, Shalabh Bhatnagar
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GRINを紹介するよ、スパースデータを使った深度推定の新しいモデルだ。
Vitor Guizilini, Pavel Tokmakov, Achal Dave
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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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