少数ショット学習法を使って、より安全な自動運転車のために交通標識の検出を改善する。
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最先端の科学をわかりやすく解説
少数ショット学習法を使って、より安全な自動運転車のために交通標識の検出を改善する。
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適応型アテンション技術は、LVLMのパフォーマンスを向上させ、リソースの要求を減らすんだ。
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ビデオ録画で顔を自動的にぼかすためのディープラーニング技術について学ぼう。
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チームが動画の視聴予測方法を改善するために競い合ってる。
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SNSの投稿からうつ病を特定するAIモデルを探ってる。
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研究は、合成手法を使って機械学習のデータ生成を改善し、より明確な説明を実現します。
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新しい技術は、伝統的な髪の毛と3D形状を組み合わせてリアルさを出してるよ。
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CFVNetは革新的な技術を通じて指静脈認識の精度とセキュリティを向上させる。
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新しい方法が三焦点テンソルの革新的な使い方でカメラの同期を改善する。
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この記事では、VLMが画像の色、形、意味をどのように認識するかを調査しているよ。
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新しい方法が、重要な特徴を分離することで水中画像の分類精度を向上させるよ。
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新しい手法が動画要約の精度を高めつつ、計算コストを抑えてるよ。
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この方法は、適応技術を使って圧縮センシングの画像品質を向上させる。
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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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FAFA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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