MiniCPM-Vは、モバイルデバイスでのAIの使用を効率とパフォーマンスで強化するよ。
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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新しいモデルは、複数の動画タイプを使ってドライバーの行動認識を改善してる。
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新しいモデルで、トーキングヘッド動画のリップシンクと視覚的クオリティが向上したよ。
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新しいフレームワークが、言語モデルを使って画像キャプションを評価する方法を改善するよ。
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バイナリエッジ画像のあいまいさを明確にするモデルを紹介するよ。
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AVESFormerは効率的なデコーディングと強化されたアテンションでリアルタイムの音声映像セグメンテーションを改善する。
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視覚トランスフォーマーとその下流モデルの脆弱性を転送攻撃で調べる。
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衛星画像を使って効率的に土砂崩れを特定するためのCNN活用。
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新しいデータセットが、身分証明書の詐欺を検出するためのより良いツールをサポートしてるよ。
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階層型ボリュームエンコーディングは3D形状のディテールと滑らかさを向上させる。
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新しいデータセットと手法が複雑なストーリーのためのビデオグラウンディングを強化する。
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新しい方法でフェイシャルディープフェイクの検出が強化された。
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新しい方法で、厳しい3D環境での追跡精度が向上したよ。
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研究は、マルチモーダルモデルがマルチステップのアクティビティを支援する効果を探求している。
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CAFormerは可視光と熱赤外線画像を融合させて、物体追跡を強化するんだ。
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医療用X線ケースをもっと正確に分類してAI診断を改善する。
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この方法は、各推論ステップで検証を実施することで視覚的推論を強化する。
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トレーニングデータに頼らずにモデルのパフォーマンスを推定する方法を紹介するよ。
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複雑なAIモデルからの抽出を改善する新しい方法をSHAP値を使って紹介するよ。
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新しいモデルがいろんな分野でのアクションパフォーマンスの評価を改善する。
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幾何的な洞察が表現学習手法の改善にどんな役割を果たすかを探る。
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アバターを使って密接に交流している人の3Dポーズを推定する方法。
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新しい方法で、過去のデータ分析を通じて人間の動きを予測するのがよくなった。
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多様な特徴を使って神経的サーフェス再構築を改善する新しい方法を探ってる。
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高度な技術を使ったリアルな顔入れ替えのための新しいモデル。
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クラス認識を向上させるための強化外れ値ロジット法を探る。
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新しい方法で基本的なラベルを使って画像セグメンテーションの精度が向上したよ。
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新しい手法が視覚と言語モデルの精度を向上させ、誤解を招くコンテンツを減らしてるよ。
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大腸がん検出のためのポリープセグメンテーションにおけるSAM 2の効率を分析中。
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新しい方法が個々の患者データを使ってアルツハイマーの診断におけるMRIの精度を向上させる。
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新しい方法が画像の自己注目を通じて教師なし学習を強化する。
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新しいモデルが医療診断におけるAIの理解を向上させる。
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新しい方法がコーディング理論の技術を使ってプロトタイプ学習を改善する。
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DeMansiaは、深層学習における画像分類の効率的なソリューションを提供してるよ。
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人間の記憶を真似た連続学習の新しいアプローチ。
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新しい方法が、少ない正常データで異常検出を強化する。
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AIが顔の印象から人間っぽいバイアスを学習する様子を調べてる。
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医療画像登録における古典的および深層学習アプローチの概要。
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自己教師あり学習を使った新しい画像クラスタリングのアプローチが期待できる結果を示しているよ。
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この研究は、画像ノイズを取り除くための伝統的な技術と現代的な技術を比較している。
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