新しい方法で、大規模な画像データセットのカウント精度が人間の確認を使って向上した。
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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
RSS画期的な方法が、脳が複雑な視覚画像をどう処理するかを明らかにした。
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新しい方法は、ストリートビューの画像を使って洪水リスクを推定するコンピュータビジョンを利用してる。
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新しい方法が、参照画像なしで画像品質評価を向上させる。
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GSTフレームワークは、不確実性やドメインシフトに対処することで医療画像を改善するよ。
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新しい方法で、テキストプロンプトからの3Dヘッドアバターの品質と編集性が向上した。
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新しい方法が写真からの3Dオブジェクトモデリングを精度アップさせるよ。
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FLAIR 2データセットは、フランスの土壌健康と土地利用のマッピングを助けるよ。
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この方法は、ペアデータなしで水中画像を改善して、より良い分析ができるようにするよ。
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新しい方法が、さまざまなデータソースにおけるDW-MRIでのファイバー方向推定を向上させる。
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新しいトレーニング方法が、さまざまなデータソースを使って深度推定の精度を向上させる。
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新しいツールが染色のばらつきを解消して、組織画像分析を強化するよ。
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新しい方法は、ペア間の視覚的類似性を減らすことで、画像学習を強化する。
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新しい技術が、形と表面のマッチングを使って壊れた3Dアイテムを再構築するんだ。
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誤解を招く画像やキャプションに対抗するための構造的なアプローチ。
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新しいチャレンジが子供の脳腫瘍の発見と治療を改善することを目指してるよ。
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新しい方法でプライバシーを守りつつ、都市の監視で人を特定できるようになったよ。
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STAR損失は、意味的曖昧さを解消することで顔のランドマーク検出の精度を向上させる。
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D-CLOSEは、AIの物体検出の判断についてより明確な洞察を提供するよ。
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新しいアプローチで、少ないテキスト入力で画像編集が改善されるよ。
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LAMAを紹介するよ！これはCT画像を改善しながら放射線被ばくを減らす方法なんだ。
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新しいベンチマークがドキュメント処理モデルのパフォーマンスのギャップを明らかにした。
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ReContrastは、さまざまなデータに対して教師なし手法を使って異常検知を改善するよ。
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新しいアプローチが複雑な画像での物体の分離を向上させることを目指してるよ。
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新しいモデルは、手作業を減らして精度を向上させることで画像マッティングを簡素化する。
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新しい技術で、たった1枚の画像からリアルな動画を作れるようになった。
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新しいモデルが現実のアプリケーション向けのパノラマ画像分析を改善したよ。
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新しい方法でテキストプロンプトから3Dモデルの生成が速くなった。
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フェニックスモデルは、生成AIのパフォーマンスを向上させつつ、データプライバシーも守るんだ。
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この研究では、リモートセンシング画像分類の解釈のためのさまざまなXAI手法を評価しているよ。
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新しい方法が、GPSに頼らずにライダーと衛星画像を使って車両を特定するんだ。
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反実仮想データが機械学習モデルのバイアスを減らす方法を見てみよう。
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新しい方法でリザーバコンピューティングを使って動画のアクション認識が改善される。
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この方法は、質問生成のためにラベルのない画像を使ってVQAのパフォーマンスを向上させる。
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CLIPとSAMを組み合わせた方法で、ラベルなしでも物体認識が向上するよ。
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DIFTは拡散モデルを使って、教師なしで画像の対応関係を見つけるんだ。
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新しい技術で、1枚の画像を使って3D環境での人認識が向上したよ。
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GEO-Benchは、地球監視タスクにおける基盤モデルの進展を目指してるよ。
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少ないステップで画像品質を向上させる新しい方法。
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技術と機械学習でアートを生き生きとさせる。
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