プログレッシブ手法が画像圧縮の効率をどう向上させるか学ぼう。
Alberto Presta, Enzo Tartaglione, Attilio Fiandrotti
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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
RSSCARTは高品質な画像を段階的に生成する新しいアプローチを提供してるよ。
Siddharth Roheda
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数学的な概念を使ってカラー画像分析の高度な手法を探る。
Marvin Kahra, Michael Breuß, Andreas Kleefeld
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CoSAMは医療画像のセグメンテーションの精度を高め、医者の診断を助ける。
Yihang Fu, Ziyang Chen, Yiwen Ye
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3D画像で一貫したスタイル転送をする新しい方法。
Yushen Zuo, Jun Xiao, Kin-Chung Chan
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M-AVAEが進んだ画像技術を使って脳の年齢をどうやって推定するかを見てみよう。
Muhammad Usman, Azka Rehman, Abdullah Shahid
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セグメンテーションは、正確な脳画像と診断にはめっちゃ重要だよ。
Mohammad Imran Hossain, Muhammad Zain Amin, Daniel Tweneboah Anyimadu
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深度カメラは、物理的な接触なしで呼吸を追跡する新しい方法を提供するよ。
Maurice Rohr, Sebastian Dill
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複数の視点を組み合わせて画像認識を強化する新しい方法。
Jiwoong Yang, Haejun Chung, Ikbeom Jang
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新しい方法が皮膚病変の分類を改善し、患者データを守る。
Rutger Hendrix, Federica Proietto Salanitri, Concetto Spampinato
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この研究はAIモデルにおける中間レベルの活性化の重要性を強調してるよ。
Laura O'Mahony, Nikola S. Nikolov, David JP O'Sullivan
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新しいモデルはARアプリ向けの深度推定のスピードと精度を向上させるよ。
Yongfan Liu, Hyoukjun Kwon
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新しい方法が拡散モデルのトレーニング効率を向上させる。
Myunsoo Kim, Donghyeon Ki, Seong-Woong Shim
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Few-Shotオープンセット認識とその応用についての考察。
Byeonggeun Kim, Juntae Lee, Kyuhong Shim
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新しい方法でCT画像の精度が向上し、放射線被ばくが減ったよ。
Ezgi Demircan-Tureyen, Felix Lucka, Tristan van Leeuwen
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エンハンスドアテンションヘッドを使ってAIのエラーを最小限に抑える実践的アプローチ。
Xiaofeng Zhang, Yihao Quan, Chaochen Gu
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スーパーレゾリューションが低品質な画像を高品質なビジュアルに変える方法を発見しよう。
Peizhe Xia, Long Peng, Xin Di
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MFTPは、自動運転車が詳細な地図なしで動きを予測する方法を変えるんだ。
Xiaodong Liu, Yucheng Xing, Xin Wang
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新しい方法でAIの処理を速くするけど、精度は落ちないんだ。
Jintao Zhang, Haofeng Huang, Pengle Zhang
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TSFormerは、ウルトラハイデフィニション画像を素早く効率的に復元する方法を提供します。
Xin Su, Chen Wu, Zhuoran Zheng
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ShiftQuantとL1正規化がニューラルネットワークの効率をどう改善するか学ぼう。
Wenjin Guo, Donglai Liu, Weiying Xie
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新しいウェアラブルテクノロジーは、視覚障害者の安全を向上させることを目指しているよ。
Inpyo Song, Sanghyeon Lee, Minjun Joo
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S Canは革新的なメモリ技術を使って手術ビデオのコンピュータ解析を改善する。
Wenjun Hou, Yi Cheng, Kaishuai Xu
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ハイパースペクトルイメージングと少量学習を組み合わせて、穀物の品質チェックをもっと早くする。
Priyabrata Karmakar, Manzur Murshed, Shyh Wei Teng
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新しいアプローチで、機械が見慣れないデータから学ぶ手助けをしてるよ。
Shengjie Niu, Lifan Lin, Jian Huang
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雲の動きが太陽光エネルギーの予測にどう影響するか学んでみよう。
Maneesha Perera, Julian De Hoog, Kasun Bandara
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手術トレーニングのフィードバック効果を機械学習で評価する。
Arushi Gupta, Rafal Kocielnik, Jiayun Wang
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新しい技術で、テキストの説明が素晴らしい画像に変わる方法を学ぼう。
Alessandro Fontanella, Petru-Daniel Tudosiu, Yongxin Yang
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新しい方法で、限られた角度のCT画像が強化されて、診断がより良くなるんだ。
Daniel Gilo, Tzofi Klinghoffer, Or Litany
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新しい方法があって、機械が自分のミスからうまく学べるようになったんだ。
Ryan Benkert, Mohit Prabhushankar, Ghassan AlRegib
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新しい方法で、早期がん検出のためにBI-RADS記述子を使ってマンモグラフィの精度が向上してるよ。
Gil Ben-Artzi, Feras Daragma, Shahar Mahpod
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ChannelDropBackは、トレーニング中のオーバーフィッティングを減らすことで、ディープラーニングモデルを改善するよ。
Evgeny Hershkovitch Neiterman, Gil Ben-Artzi
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MetricGoldはたった一枚の写真で深さを正確に推定するよ。
Ansh Shah, K Madhava Krishna
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テキストから動画へのモデルとその一般的なミスを見てみよう。
Vipula Rawte, Sarthak Jain, Aarush Sinha
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Animate Anythingを使って、1枚の画像から簡単な指示でアニメーションを作ろう。
Guojun Lei, Chi Wang, Hong Li
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FlipSketchを使えば、簡単に自分の絵を生き生きとしたアニメーションにできるよ。
Hmrishav Bandyopadhyay, Yi-Zhe Song
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新しいモデルがアルツハイマーの診断精度を向上させ、早期介入に焦点を当てている。
Donggyu Lee, Juhyeon Park, Taesup Moon
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新しい手法がディープラーニングモデルで不明なデータの検出を強化する。
Sudarshan Regmi
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革新的なモデルで胸部X線の健康問題の検出を改善する。
Chin-Wei Huang, Mu-Yi Shen, Kuan-Chang Shih
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スケルトンの動きがいろんな環境でアクション認識をどう改善できるか学ぼう。
Jeonghyeok Do, Munchurl Kim
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