たった一枚の写真を使って簡単に画像編集する新しい方法について学ぼう。
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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新しいモデルが糖尿病性網膜症の検出を強化して、患者のためにタイムリーな治療を確実にする。
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一般化整合性軌道モデルは、画像生成の効率と質を向上させる。
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MinusFaceは、顔認識の精度を保ちながら、プライバシーを強化するよ。
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この論文では、幾何学的手法と深層学習の統合による深度推定についてレビューしているよ。
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TransformMixは、混合画像の中で重要な特徴を保持しながらデータ拡張を改善する。
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新しいフレームワークで、複数の画像から人間のメッシュ回復が改善される。
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研究者たちは、著作権問題を最小限に抑えるために、加工した画像でモデルを訓練することを提案している。
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効率的な画像処理のための重みとトークンプルーニングを組み合わせた新しいアプローチ。
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ACDG-VTONは、正確な画像生成でオンラインの服の試着を改善するよ。
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この記事では、データとモデルの知識を統合することで視覚的グラウンディングを改善する新しい方法を紹介するよ。
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DepthFMは、フローマッチング技術を使って深度推定のスピードと精度を向上させるんだ。
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機械が動画データから学ぶ方法と、直面する課題の概要。
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新しい方法が楽譜の読み取りと解釈を向上させる。
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連邦学習は、厳しい天候における自律走行車の協力を強化する。
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DVMNetは新しい技術で見たことない物体のポーズ推定を強化するよ。
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新しいフレームワークがメタポイント学習を使って多様なオブジェクトのポーズ推定を改善する。
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新しいフレームワークがオープンボキャブラリー学習を使って都市環境での物体検出を改善する。
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この方法は、画像の多様性を保ちながらStyleGANの効率を向上させる。
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新しいモデルは、低解像度の画像を使ってCT画像の質を向上させるよ。
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安全な自動運転システムのためのモーション予測技術の改善。
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新しい方法が動いているシーンを撮影する時の画像品質を向上させる。
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新しい手法で、機械学習を使ってスぺックルノイズの影響を受けた画像の質を向上させる。
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この記事では、さまざまなタスクにおけるビジョントランスフォーマーのためのRoPEの利点について話してるよ。
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UP-CrackNetは、人間の関与を少なくして道路のひび割れを検出する新しいアプローチを提供してるよ。
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新しい技術のおかげで、ユーザーはテキストの説明から簡単に3Dモデルを作れるようになったよ。
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新しい方法が深度データを統合することで、全体的なセグメンテーションを強化するんだ。
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より正確なシーングラフ生成のための新しい方法を紹介します。
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新しい方法で色と深度情報を使って水中画像の明瞭さが向上したよ。
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新しい方法が複数のデータソースを使ってファッション画像編集を強化する。
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アクティブラーニングはラベリングコストを下げつつ、モデルのパフォーマンスを向上させるんだ。
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画像認識タスクの機械学習システムを改善するための新しいアプローチ。
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この研究は、スパースコーディングがニューラルネットワークのプライバシーを守る役割を強調している。
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研究によると、3Dモデルの言語理解に弱点があって、それに対する解決策が提案されてるよ。
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新しいモデルが衛星データからの雲の特性取得の精度を向上させたよ。
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MVSplatは、スパース画像を使って3D再構築を効率的な技術で革命的に進化させるんだ。
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LiFTは、詳細な画像タスクのためにVision Transformersを効率的に改善する。
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新しい方法で、不一致な2Dラベルを使って3Dセグメンテーションを強化し、再構築をより良くするよ。
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新しい方法が、テキストとビジュアル入力を組み合わせることで物体検出を強化する。
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擬似健康再構成を通じて医療画像の異常を特定する新しい方法。
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