LATECは、より良いAIの透明性のためにXAI手法のしっかりした評価を提供してるよ。
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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どんな画像がいろんな人に魅力的で惹きつけられるのかを探ってみよう。
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HARの新しいアプローチは、スマホデータを使ってアクティビティ認識を向上させるよ。
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CLIPFitを紹介するよ、ビジョン-ランゲージモデルの効率的なファインチューニングの方法だ。
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Skyeyesは、さまざまな用途のために空中画像から詳細な地上ビューを生成します。
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新しい方法を紹介するよ、深層学習モデルの過学習を減らすためのね。
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新しい手法は、半教師あり学習を使って暗所での画像品質を向上させるよ。
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DoSSRが画像品質を効率的かつ効果的に向上させる方法を発見しよう。
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DeBaRAは高度な技術を使ってリアルな部屋のレイアウトを作るのを手伝ってくれるよ。
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A3フレームワークは、新しいデータ環境に適応するための機械学習モデルを強化するよ。
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新しい方法でMRIの画像品質とスピードが向上した。
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新しい方法が、テキストプロンプトを使って3Dモデルのテクスチャ品質と一貫性を向上させるよ。
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YOSSは音を使って画像内の物体認識を向上させる。
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MultiClimateデータセットは、動画を通して気候変動に対する一般の立場を明らかにしているよ。
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新しい方法が、実世界での応用のための自動運転システムを簡素化する。
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FeDETRは、冠動脈狭窄の評価を改善するためにフェデレーテッドラーニングを使ってるよ。
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機械学習のパフォーマンスを向上させるためのモデル統合のいろんな方法の概要。
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Wavelet-CLIPを使ってディープフェイク画像の検出をもっと良くするよ。
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SOARはドローン映像分析におけるアクション認識精度を向上させる。
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新しい方法でMRIの画質が向上し、スキャン時間が短縮される。
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AdaGaussを紹介するよ。古いデータを保持せずに学習を強化するためのやつだ。
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Omni6Dデータセットは、多様なカテゴリとリアルなシナリオで物体のポーズ推定を強化するよ。
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新しいアプローチでAIが変わったデータを扱う能力が向上した。
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新しいトレーニング戦略が3D視覚システムの誤解を招く入力への耐性を向上させる。
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新しいフレームワークがウェアラブルデバイスと自分視点の動画を使ってモーション追跡を強化するよ。
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LLaVA-3Dは、2Dと3Dの洞察を組み合わせて、より深い空間的推論を可能にするよ。
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新しい方法でロボットが人間のデモを見てタスクを学べるようになるんだ。
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新しいベンチマークがイベントレベルのタスクに焦点を当てて、動画理解の限界を押し広げてるよ。
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新しい方法が、密猟対策のためにサイの糞の場所を使ってサイを追跡するんだ。
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MALPOLONは、研究者や生態学者のためにアクセスしやすい種分布モデリングを提供してるよ。
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AIとARを組み合わせることで、衛星の組み立てが向上し、精度と効率がアップするよ。
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研究が心血管画像を強化するための自己教師あり学習法を調べてる。
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安全なインフラのための正確なひび割れ検出を実現するEfficientCrackNetを紹介するよ。
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革新的な手法が自動運転車の周囲理解を向上させる。
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ECHOフレームワークは、構造化されたラベルと二段階学習プロセスを使って音の分類精度を向上させるよ。
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AIモデルのための視覚データのバイアスを特定して減少させるフレームワーク。
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EMOVAは感情表現を通じて人間とコンピュータのインタラクションを強化する。
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新しいモデルが肺結節の早期発見を改善する。
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実世界のアプリでDRLを強化するために合成データの利用を探ってる。
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InterNetは、ラベル付きデータなしで画像から学ぶことでホモグラフィ推定を強化する。
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