生成AIを使ってディープフェイク画像を特定する効果的な方法を探る。
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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
RSS顔認識技術の合成データセットにおける競争を見てみよう。
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SportsHHIは、バスケットボールとバレーボールの動画における人間のインタラクションに焦点を当てて、分析を向上させることを目指しているよ。
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コンテキストが動画の要約をより情報豊かで魅力的にするよ。
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DTC123は、教師モデルを使って単一の画像から3Dモデル生成を改善するよ。
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複雑なシーンで人の詳細な画像を生成する新しいアプローチ。
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新しい軽量モデルが合成開口レーダー画像のターゲット認識を向上させる。
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新しい方法がテキストベースのプロンプトと深度情報を使って3Dシーン編集を簡単にするよ。
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革新的な方法で画像の質を向上させつつ、データ使用量を減らす。
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センサーのデータを統合する新しいアプローチが、物体検出とマッピングを向上させてるよ。
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新しい方法が動きを使って動画のシーン理解を向上させるんだ。
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歴史的なLiDARデータを使って、自律走行車のカメラベースの3D検出を強化する。
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コストのかかるラベル付きデータなしで動画内のオブジェクトを追跡する新しい方法。
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新しいデータセットとモデルが顔の感情や表情の理解を深めてるよ。
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研究は効率的な場所特定のためのマッピング方法の向上に焦点を当てている。
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MagicTimeは、書かれた説明をリアルさが増したダイナミックなタイムラプス動画に変えるんだ。
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監視ビデオの異常検出を改善するためのダイナミックディスティンクション学習を紹介します。
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このアプローチは、大量のラベル付きデータなしで医療画像のセグメンテーションを改善するんだ。
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SDF2NetがPolSAR画像の分析と分類精度をどう向上させるかを発見しよう。
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CodecNeRFは、高速エンコーディングと高品質な画像で3D表現を向上させる。
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高度な3D再構築のための画像とLiDARデータを組み合わせた新しいデータセット。
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人と物の接触が画像からの3Dモデリングをどう改善するかを発見しよう。
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MemFlowは、精度を高めるためにメモリモジュールを使ってリアルタイムの光フロー推定を提供してるよ。
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EasyTrackとEasyTrack++は、ポイントクラウドを使って3D環境でのオブジェクト追跡を改善するよ。
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新しいモデルが3D画像で肝病変の分類を改善する。
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連合学習と弱い監視を使った医療画像解析の新しいアプローチ。
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この研究は、追加の例なしで視覚モデルのパフォーマンスを向上させるタスクベクターを明らかにしている。
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MoMAは、たった1枚の写真とテキストの説明だけでパーソナライズされた画像作成を簡単にしてるよ。
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NAF-DPMは文書の明瞭性を高めて、OCRの精度を向上させる。
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YaARTは、テキストから素早く効率的に高品質な画像を作るよ。
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複雑なモデルのタスク非依存のプルーニング手法を紹介するよ。
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画像をより安全で責任あるものにするための新しいツール。
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データの剪定はモデルの効率を高めつつ、潜在的なバイアスの問題にも対処するんだ。
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新しい方法で、インタラクション中の手の位置検出の精度が向上したよ。
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セマンティックに配慮したクラス分類フリーガイダンスが画像作成に与えるメリットを見てみよう。
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この記事では、フーズボールにおけるゲーム状態を検出するシステムについて話してるよ。
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WebXRは、没入型デジタル環境との関わり方を変える。
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MindSet: ビジョンは研究者が深層ニューラルネットワークを人間の視覚認識と比較評価するのに役立つ。
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この方法は、分析のためにLiDARデータを使ってハイパースペクトルバンドの選択を改善する。
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新しい方法で画像生成のアートスタイルを素晴らしくパーソナライズできるようになった。
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