OOD検出と適合予測を組み合わせることで、モデルの信頼性が向上するよ。
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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新しい方法が、ノーリファレンスの画像や動画の品質評価の脆弱性を明らかにした。
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研究によると、CLIPは画像認識で疑わしい特徴に依存しているらしい。
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この研究はマルチモーダル自己教師あり手法を使って感情認識を向上させるんだ。
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新しいフレームワークが、既知と未知のアイテムの物体検出を改善する。
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MathWritingは、多様なサンプルを使って手書きの数学的表現を認識する研究を進めるよ。
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新しいアプローチがデータ分析のための持続性ダイアグラムの比較を改善する。
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テキストに基づいて3D環境で人間の動きを作る方法。
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最近の進展で、コンピュータがリアルな話す顔を生成できるようになったよ。
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形状プログラムと微分可能レンダリングを使って3Dオブジェクトを作る新しい方法。
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新しい方法がいくつかの視点を使って3Dモデルの精度を高めるんだ。
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ソースデータがなくても機械学習モデルを適応させる方法。
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新しいフレームワークが監視システムのビデオ物体検出の効率を向上させる。
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顔の画像を強化しつつ、その人のアイデンティティを保つ。
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多様な特徴がモデルの新しいデータカテゴリーを効果的に識別する能力を高めるんだ。
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新しいモデルは、複雑なデータをよりシンプルな部分に分けることで機械学習を改善する。
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この研究は、より速くて高品質な3Dシーン生成の方法を提案してるよ。
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ビジョントランスフォーマーは、科学研究における画像分析を向上させるよ。
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最適輸送を使った効率的な画像処理の革命的技術。
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量子化がニューラルネットワークのパフォーマンスや一般化をどう改善するかを調べる。
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新しい方法がビジュアルプロンプトとアテンションメカニズムを使って、少数ショットセグメンテーションを改善する。
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新しい手法がコンピュータビジョンアプリケーションのデータ復旧の堅牢性を向上させた。
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NCLは機械学習タスクの解釈性とパフォーマンスを向上させる。
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MoAは、ユニークな出力のためにデュアルパスシステムを使ったパーソナライズされた画像生成を革新しているよ。
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新しい方法で、過去のデータや深度を使って未来の動画フレームの予測が改善されるよ。
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リアルデータと生成データのバランスを探って、機械学習のパフォーマンスを向上させる。
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新しいモデルは、アクション間の時間的関係に注目することで、活動認識を強化します。
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SPAMは、動画データに効率よくラベル付けするスマートな方法を提供します。
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TROTは時間的関係を活用して、人間の活動を認識する精度を向上させるんだ。
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SLAIMは、高度なニューラルネットワークと深さ情報を使ってリアルタイムの追跡とマッピングを強化するよ。
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新しい方法で衛星画像の画質が向上する。
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新しいデータセットとフレームワークで、単一カメラの動画を使ってサッカー選手を追跡するんだ。
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GenLFIは、比類のないスピードと視野でライブセルイメージングを革命化する。
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ロボットがいろんな技術を使って環境をどうやってナビゲートするかを見てみよう。
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新しい方法が低解像度の衛星画像の質を向上させる。
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新しい方法が共有ビジュアルプロンプトを使ってマルチモーダルモデルを強化するよ。
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完璧に揃ってなくても、形状の間の密な対応関係を学ぶ。
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新しい方法で、エジプトトンボの卵のカウント精度が向上したよ。
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新しい方法は、ノイズとタイミングに焦点を当てることで画像編集を簡素化する。
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新しい方法が聴覚障害者のコミュニケーションを改善することを目指してるよ。
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