テキストベースの説明を使って3D環境を理解するための新しいモデル。
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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、膨大なデータセットを使わずにレイアウトから高品質な画像を作り出すんだ。
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新しいモデルで、UnetとTransUnetを組み合わせて、核のセグメンテーションを改善するやつ。
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この記事は、視覚と言語モデルのミスキャリブレーションの問題を扱い、解決策を提供しているよ。
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テキストから3Dモデルの詳細と品質を向上させる新しいアプローチ。
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Qalamはアラビア語のテキストと手書きの認識を向上させたよ。
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ダイナミックセマンティックアジャスターは、いろんなタスクで自己教師あり学習のパフォーマンスを向上させるよ。
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3Dアプリケーション向けの頑丈な平面調整のための新しいアルゴリズムを紹介します。
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GPSFormerは、いろんなアプリで3D形状の理解を大幅に向上させるよ。
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新しい方法や技術で誤報と戦おう。
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新しい手法がスケルトン分析を使って視覚データのアクション認識を強化する。
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研究はnnU-Netが心臓MRI画像をセグメント化する効果を評価している。
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新しいベンチマークが視覚と言語モデルのハルシネーションに光を当ててる。
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CycleMixは、AIモデルのパフォーマンスを向上させるために画像スタイルをミックスするんだ。
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フレームワークはスケッチをCADファイルに変換するのを改善して、デザインの効率をアップさせるよ。
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新しいモジュールは、画像セグメンテーションの不確実性を推定することでロボットのナビゲーションを改善する。
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この記事では、ロボットがどのように環境を認識し、対話するかを探求しています。
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人々が物を視覚的に探す方法を予測する新しいアプローチ。
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DACCAは、改良された特徴学習とコンテキスト集約を通じてレーン検出を強化します。
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技術を使って緊急医療手順を改善したり、応急処置のサポートをする。
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Unified-EGformerは、異なる照明条件下で画像の品質を改善する。
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新しい方法が水中車両の視覚オドメトリを強化する。
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研究が画像内の微弱な銀河の特徴をよりよく特定するためのモデルを開発した。
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新しい方法がドローンの点検を向上させて、視点の選択を最適化するんだ。
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動画分析における少数ショットアクション認識の台頭を検討する。
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新しい方法で、低画質の画像を使ってコーヒー葉さび病の早期発見が改善されたよ。
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FedDMは、データプライバシーを守りながら拡散モデルのためのフェデレーテッドラーニングを強化するよ。
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MetaAugは、革新的なデータ変換を通じてPTQの過学習を減らすよ。
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CrowdMACは、不完全なデータにもかかわらず、群衆密度予測の精度を向上させるんだ。
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大きくて高品質な画像を効率的に作るために設計されたモデル。
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新しいモデルがデジタル病理の臨床業務を改善する。
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新しい手法がハイブリッドグラフニューラルネットワークを使ってシーンの分類を強化する。
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この記事では、人間とロボットのチームワークの安全性を向上させるための新しいデータセットについて話してるよ。
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ESCAPEを紹介するよ！これ、3D人間ポーズの精度とスピードをアップさせるフレームワークなんだ。
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この研究では、感情認識タスクにおけるCNNと修正VGG16モデルを評価してる。
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新しい方法が網膜画像のアライメントを改善して、目の病気の診断を助ける。
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新しい方法が、ピクセルデータじゃなくて概念に焦点を当てることでAIモデルの解釈を改善する。
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新しいモデルが、ラベルなしでも機械がチャートを読み取る方法を改善した。
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新しいモデルが、文章からリアルな人間の動きのシーケンスを生成するよ。
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新しいAI技術が卵巣がんのサブタイプ分類を向上させる。
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