SEE-MEは、バーチャル空間での人間の相互作用を考慮することでポーズ推定を改善するよ。
Luca Scofano, Alessio Sampieri, Edoardo De Matteis
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最先端の科学をわかりやすく解説
SEE-MEは、バーチャル空間での人間の相互作用を考慮することでポーズ推定を改善するよ。
Luca Scofano, Alessio Sampieri, Edoardo De Matteis
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新しい方法で、コンピュータが画像の中の線を少ないラベルで見つけられるようになったんだ。
Johanna Engman, Karl Åström, Magnus Oskarsson
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新しい技術が頭蓋内出血の診断と治療を向上させてるよ。
Antoine P. Sanner, Jonathan Stieber, Nils F. Grauhan
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マルチモーダル画像融合が視覚情報をどう改善するかを発見しよう。
Gargi Panda, Soumitra Kundu, Saumik Bhattacharya
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新しい方法で目の筋肉の状態の診断が改善されてるよ。
Ruiyu Xia, Jianqiang Li, Xi Xu
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新しいカメラがブドウの甘さと酸味をジュースにしなくても測定するんだって。
Mads Svanborg Peters, Mads Juul Ahlebæk, Mads Toudal Frandsen
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科学者たちは地球を守るために、小惑星の軌道を追跡して分析するための高度なツールを使っているよ。
Fangfei Lan, Malin Ejdbo, Joachim Moeyens
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フェデレーテッドラーニングは医療画像を強化しつつ、患者のプライバシーを守るんだ。
Liangrui Pan, Mao Huang, Lian Wang
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CFPNetは、さまざまなアプリケーションでより良い視覚情報のために深度センシングを強化します。
Laiyan Ding, Hualie Jiang, Rui Xu
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この研究は、橋の安全のためにドローン点検を強化するAIモデルを調査してるよ。
Trong-Nhan Phan, Hoang-Hai Nguyen, Thi-Thu-Hien Ha
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新しいアプローチが機械の3Dポーズ推定の精度を向上させる。
Jongmin Lee, Minsu Cho
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研究者たちは、カメラなしで音波を使って人間のポーズを推定してるよ。
Yusuke Oumi, Yuto Shibata, Go Irie
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誰でも簡単に3D空間を作れるシステム。
Yuanbo Chen, Yixiao Kang, Yukun Song
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研究者たちは大規模マルチモーダルモデルの空間的推論スキルを調査している。
Fatemeh Shiri, Xiao-Yu Guo, Mona Golestan Far
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AI生成画像が感情を引き起こし、ネガティブな面を明らかにする方法を探る。
Maneet Mehta, Cody Buntain
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LLaVAは、ローカルデバイスのパワーとクラウド処理を組み合わせることで、ビジュアルクエスチョンアンサリングを改善するよ。
Xiao Liu, Lijun Zhang, Deepak Ganesan
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新しい手法がラベルノイズにも関わらず画像学習を向上させる。
Moseli Mots'oehli, kyungim Baek
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微生物が生態系、健康、産業で果たす重要な役割を探ってみよう。
Nils Friederich, Angelo Jovin Yamachui Sitcheu, Annika Nassal
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心疾患の早期発見のためのマルチモーダル学習の活用。
Francesco Girlanda, Olga Demler, Bjoern Menze
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この便利なチェックリストで、機械学習の研究論文をしっかり準備しよう。
Linfeng He, Yiming Sun, Sihao Wu
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機械学習を使って、自閉症の診断を強化すること、特に見落とされがちな女の子のために。
Mohammed Aledhari, Mohamed Rahouti, Ali Alfatemi
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カリキュラム学習を使って、肺スキャンの気道セグメンテーションを改善する。
Maxime Jacovella, Ali Keshavarzi, Elsa Angelini
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VLMがロボットのナビゲーションタスクをどう改善するかを見てみよう。
Dylan Goetting, Himanshu Gaurav Singh, Antonio Loquercio
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FisherMaskは、重要なデータサンプルを優先して深層学習モデルを向上させるんだ。
Shreen Gul, Mohamed Elmahallawy, Sanjay Madria
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画像の説明の正確性を評価するために言語モデルを使う。
Jia-Hong Huang, Hongyi Zhu, Yixian Shen
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Visual-TCAVは、AIの画像分類を説明するのに役立って、重要な特徴を示してくれるんだ。
Antonio De Santis, Riccardo Campi, Matteo Bianchi
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Online-LoRAは、機械がデータの連続的な流れの中で学び、記憶するのを助けるよ。
Xiwen Wei, Guihong Li, Radu Marculescu
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新しい方法が網膜画像を改善して病気の検出をより良くする。
Xuanzhao Dong, Wenhui Zhu, Xin Li
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SynDroneVisionは、効果的なドローン検出トレーニングのための合成データを提供してるよ。
Tamara R. Lenhard, Andreas Weinmann, Kai Franke
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新しい方法が皮膚病変の診断精度と医者の透明性を向上させる。
Cristiano Patrício, Luís F. Teixeira, João C. Neves
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研究者たちが子供の脳腫瘍を見つけるためのデュアルモデルアプローチを開発した。
Max Bengtsson, Elif Keles, Gorkem Durak
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網膜画像と健康データを組み合わせることで、脳卒中リスクの予測が改善される。
Yuqing Huang, Bastian Wittmann, Olga Demler
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異なる機械学習モデルが情報をどう表現しているかの見方。
Laure Ciernik, Lorenz Linhardt, Marco Morik
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バッチ効果は、深層学習が組織病理学で果たす役割を複雑にして、病気の分析に影響を与える。
Jonah Kömen, Hannah Marienwald, Jonas Dippel
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ネガティブプロンプトがコンピューター生成画像の精度をどう高めるか学ぼう。
Alakh Desai, Nuno Vasconcelos
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新しいアプローチで、革新的なAIを使って数学教育のためのビジュアル教材を作る。
Jeongwoo Lee, Kwangsuk Park, Jihyeon Park
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新しい方法で、トランスフォーマーモデルを使って3D形状の補完が強化されるよ。
Faezeh Zakeri, Raphael Braun, Lukas Ruppert
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透明材料の3Dモデリングの課題に新しいアプローチが登場した。
Haoran Zhang, Junkai Deng, Xuhui Chen
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研究者たちは、インドの農場をマッピングするために技術を使って、より良い食料資源管理を目指している。
Radhika Dua, Nikita Saxena, Aditi Agarwal
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クオリティに重点を置いたディープフェイク検出の新しい方法。
Wentang Song, Zhiyuan Yan, Yuzhen Lin
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