画像生成におけるバイアスとその社会的影響を調べる。
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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
RSSTEARは大きな3Dポイントセットを効率的に整列させて、外れ値やメモリ問題を克服するんだ。
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新しいトレーニング方法が、ゼロショットタスクにおける視覚と言語のモデルの性能を向上させる。
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新しいフレームワークがオープンボキャブラリーのシーングラフを通じて画像解釈を変革する。
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この記事では、動く物体のデジタルツインを作る方法を説明してるよ。
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新しいデータセットは「トムとジェリー」のアニメを使った因果推論に焦点を当ててるよ。
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小型ドローンが農業の害虫検出を強化して、持続可能性と効率を促進してるんだ。
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LP++は、特に少数ショット学習シナリオにおけるビジョン・ランゲージモデルの適応を改善するよ。
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SnAGは、より長いビデオのグラウンディング精度と効率を向上させるよ。
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新しい手法が、自動運転車のために視界外の歩行者の動きを予測することで安全性を向上させる。
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新しいデータセットが、実際のアプリケーションでのニューラルアーキテクチャサーチの能力を向上させてるよ。
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シーンサイズが異なる場合のレンダリング品質を向上させる方法。
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1枚の画像を使って簡単かつ効果的に3Dアバターを編集する新しい方法。
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新しいフレームワークがアニメーションとゲームのためのダイナミックな3Dコンテンツ生成を強化する。
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新しいトレーニング方法が視覚と言語のモデルの構成能力を高める。
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類似した物体の画像を3D空間で整列させるためのフレームワーク。
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PriViLegeフレームワークは、大きなモデルでFew-Shotクラス増分学習を強化するんだ。
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新しい方法がテキストから動画を作る際のカメラ移動のコントロールを強化したよ。
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自動運転車のテストでリアルな交通シナリオを作る新しいアプローチ。
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周囲カメラは運転の安全性を高めるけど、光学的アーティファクトの影響を受けることがある。
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IISANは、パフォーマンスを維持しながら、マルチモーダル推薦システムの効率を改善する。
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新しい方法が暗い画像の明瞭さをいろんな用途で向上させるんだ。
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ラベル付きデータが少ないときの学習を強化する新しいアプローチ。
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コンピュータビジョンモデルの視覚的説明の信頼性を調べる。
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Bi-LORAは、視覚と言語のモデルを使ってAI生成画像の検出を改善する。
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ASTRAモデルはサッカーの試合中のアクションを特定する精度を向上させるよ。
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新しいアプローチで、イベントベースのカメラを使った物体検出の効率がアップしたよ。
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新しい方法で、少ないラベル付きデータで物体検出が向上したよ。
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新しい方法が、低照度下での敏感なサンプルのイメージングを改善する。
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MotionChainは、テキスト、画像、モーションデータを組み合わせて、リアルな人間の動きを会話で作り出すんだ。
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新しい方法が低解像度の画像を改善して、認識作業をもっと良くするよ。
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EARLを紹介するよ：効果的なオンライン継続学習の新しい方法だ。
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新しいアプローチは、真実データなしで複数の視点から3Dポーズを推定する。
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BodyMAPは、深さと圧力データを組み合わせて、寝たきりの患者のケアを向上させる。
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新しい方法で、アーティストは生成された画像をもっと自由にカスタマイズできるようになった。
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合成画像生成を使ってマルチラベル分類を改善する新しい方法。
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新しい方法で、自動運転車の物体検出がセンサーのデータを組み合わせることで向上するんだ。
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LidarDMは、自動運転車のトレーニングとテスト用にリアルなLiDAR動画を生成するんだ。
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新しい方法が、Vision Transformersの不均衡データセットに対する性能を向上させる。
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研究がテキストから画像へのシステムを効率的かつコスト効果的に改善する方法を明らかにした。
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