新しいアプローチが、学習可能な活性化関数を使って画像や形状の表現を向上させるよ。
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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
RSSPET/CT画像での腫瘍セグメンテーションを自動化することで、精度が向上し、診断が早くなるよ。
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研究によると、物体が部分的に隠れているときに画像分類モデルにギャップがあることがわかった。
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このフレームワークは、少ないデータで新しいオブジェクトカテゴリをすぐに学べるんだ。
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車両がリアルタイム情報を共有して、安全性と効率を高める方法を探る。
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Playground v3は、テキストプロンプトを高品質な画像に正確に変換するよ。
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新しいシステムが、動画のラベリングのスピードと精度を向上させるよ。
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KATは、MLPの代わりに高度なKANを使ってディープラーニングを改善するよ。
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SoccerNet 2024のチャレンジは、サッカーのビデオ理解の革新を促進する。
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新しいフレームワークが骨格データを通じて人間の動作理解を向上させる。
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CCT-Rは、半教師あり学習と空間登録を使って医療画像のセグメンテーションを改善する。
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新しい手法が、リアルな反実仮想画像を使って医療分野の画像分析を改善した。
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FOLKは、適応周波数マスキングとティーチャースチューデントデザインを通じて自己教師あり学習を強化するんだ。
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このモデルは画像分類におけるAIの決定を理解するのに役立つよ。
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新しい方法が機械学習モデルのためのテクスチャデータ生成を増やすよ。
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新しいモデルが3D解剖マッピングを通じて医療画像分析を改善したよ。
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この研究は合成データを使って医療画像の分類精度を高めるんだ。
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データプライバシーを守りながら音声認識を改善する新しい方法。
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DINOv2を使うと、BEVセグメンテーションが向上して、安全な自動運転車になるよ。
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新しいデータセットがRGBとイベントカメラのデータを結集して、顔の分析をより良くする。
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GAMMAは、正確な属性操作でオンラインファッションアイテムの検索を改善するよ。
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SteeredMarigoldは深度マップを改善して、ロボットのナビゲーションやインタラクションを助けるんだ。
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新しいシステムが捜索と救助作業におけるドローンの効率を向上させる。
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ExelMapは、安全な自動運転のためにHDマップの更新の精度を高めるんだ。
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新しい技術がシミュレーションから実際のタスクまでロボットのスキルを向上させてるよ。
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新しい方法で、たった1枚の画像からよりリアルな3Dモデリングができるようになったよ。
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この研究はCFRPテープ貼りの効果的な品質管理のために転移学習を使うことを探求してるよ。
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MotionComは、オブジェクトを画像に動的に追加する方法を革命的に変える。
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新しい技術がいろんな用途のためのダイナミックな都市モデルを向上させてるよ。
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SRIFはアニメーション、3Dプリント、バーチャルリアリティのための形状マッチング技術を強化する。
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新しい方法が2Dセグメンテーションマスクを使って3Dシーンの明瞭さを向上させる。
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GRINを紹介するよ、スパースデータを使った深度推定の新しいモデルだ。
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AMD-MILは、組織分析を改善して、より早くて正確な病気の診断を可能にする。
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新しい方法が半教師あり学習でのサンプル選択を強化する。
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DAF-Netは赤外線画像と可視画像を統合して、よりクリアな洞察を得るんだ。
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ロボットは今、痛みを表現するために顔の表情を使えるようになって、医療のトレーニングに役立ってるんだ。
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VALOは、自動運転車のためにLiDAR検出を最適化して、スピードと精度のバランスをとってるよ。
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NVLMは、AIが言語やビジュアルを理解する力を高めて、いろんなタスクに対応できるようにするよ。
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AIを使って、画像技術を強化して網膜疾患の早期診断を向上させる。
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RenderWorldは、安全な自動運転技術のために視覚データを利用してるよ。
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