多様なテキストプロンプトに対するT2Iモデルのパフォーマンスを評価する新しい方法。
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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
RSSFAFAは、合成データと実データを使って水中車両の6Dポーズ推定を強化するよ。
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新しい方法がラベル付きデータとラベルなしデータを使って乳がんの検出を改善する。
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ロボットの適応力と経験から学ぶ能力を強化すること。
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ファクターグラフディフュージョンモデルが画像の作成や編集をどう変えるかを発見しよう。
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新しいフレームワークが、さまざまな環境でのカメラのポーズ推定を改善する。
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機械学習における敵対的脅威と積極的対策のバランスを探る。
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地中レーダーは地下のマッピングや位置特定技術を改善するよ。
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大きな事前学習済みモデルに対して小さな調整を使う方法を見てみよう。
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新しい方法がディープラーニングの決定についてもっとわかりやすい説明を提供するよ。
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研究が超音波データを使った手のジェスチャー認識の精度を向上させる。
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新しいモデルががん診断のためのPET/CTスキャンでの腫瘍セグメンテーションを向上させた。
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HENは、パターンの分離性を高めることで、ニューラルネットワークの記憶検索を改善するんだ。
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PCMCを使って、機械がデータストリームからどんどん学習する方法を探る。
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単一の球面ミラーを使った正確なカメラキャリブレーションの方法。
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新しいアプローチは、合成データを使って動画の痛み認識を改善するんだ。
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包括的な衛星画像データセットを通じた森林火災検出への取り組み。
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新しい方法が、画像改善のための深層学習を使ってLPBF中の金属部品のモニタリングを強化するよ。
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この記事では、テキストと画像生成を一つのシステムに組み合わせた新しいモデルを紹介してるよ。
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SMARTは、マスク分類技術を改善することでオープンボキャブラリーセグメンテーションを強化します。
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元の参照なしで高解像度画像の品質を評価することに焦点を当てたコンペ。
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新しいツールが、時間とともに衛星画像の変化をどう説明するかを改善してるよ。
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より大きなデータセットが、衛星画像から農地の境界を自動で検出するのを強化する。
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GASA-UNetは、より良い診断と治療のために3D医療画像のセグメンテーションを改善する。
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強化されたラベル情報を使って、データセット蒸留を改善する新しいアプローチ。
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ERICは機械学習とカメラを使って灌漑効率をアップさせてるんだ。
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新しいデータセットと手法が、変化する環境での小型ロボットの物体検出を改善した。
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この研究は農業における精密スプレーの評価のための自動化された方法を紹介しているよ。
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前立腺癌の画像解析を改善するための新しいAI技術を探求中。
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ComiCapは、視覚障害者の読者のために漫画に詳細なキャプションを提供するよ。
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新しいモデルが、自動運転車の動きの予測を最小限のリソースで改善したよ。
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人間と機械がランダムなパターンの中で顔をどう認識するかを探る。
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新しい方法で未知のアイテムや関係の物体検出が強化されたよ。
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敵対的ウォーターマーク攻撃による顔認識の脆弱性を探る。
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新しい方法が医療画像で血管を特定する精度を向上させたよ。
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NovelAI Diffusion V3を使って高品質なアニメ画像を生成するための重要な改善点を探る。
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この記事では、製品の欠陥を検出するためのコスト効果の高いシステムについて話してるよ。
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ディープラーニングが糖尿病網膜症や黄斑浮腫の早期発見を向上させる。
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新しい方法がVRでの3Dシーン編集とユーザー体験を向上させてるよ。
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新しいベンチマークが、言語プロンプトを使ったオブジェクトカウントモデルの評価を向上させる。
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