テクノロジーを使ってペルシャミニチュアを異なる芸術流派に分類する。
Mojtaba Shahi, Roozbeh Rajabi, Farnaz Masoumzadeh
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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
RSSMDBPEは視覚データを効率的に圧縮して画像処理を最適化する。
Tim Elsner, Paula Usinger, Julius Nehring-Wirxel
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画像のギャップを埋めることで、AIの決定を新しい視点で解釈する。
Pathirage N. Deelaka, Tharindu Wickremasinghe, Devin Y. De Silva
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新しい手法がAI生成画像の質をどう向上させるかを発見しよう。
Tim Kaiser, Nikolas Adaloglou, Markus Kollmann
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モデルのサイズがOOD検出のパフォーマンスにどう影響するかを探ってる。
Mouïn Ben Ammar, David Brellmann, Arturo Mendoza
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新しい方法が水中の動画の鮮明さと色の一貫性を向上させる。
Suhas Srinath, Aditya Chandrasekar, Hemang Jamadagni
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視覚認識と推論を組み合わせた新しいアプローチで、画像理解が向上するんだ。
Jingru Yang, Huan Yu, Yang Jingxin
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MAGAは前景と背景をうまく分けて画像の質を向上させるよ。
Jingru Yang, Chengzhi Cao, Chentianye Xu
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複雑なツールなしで写真の色を簡単に変える方法を学ぼう。
Xingxi Yin, Zhi Li, Jingfeng Zhang
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TaylorIRは、より少ない計算リソースで画像の鮮明さを向上させるよ。
Sanath Budakegowdanadoddi Nagaraju, Brian Bernhard Moser, Tobias Christian Nauen
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新しい技術が低品質の医療画像を改善して、診断がより良くなるよ。
Ahmed Karam Eldaly, Matteo Figini, Daniel C. Alexander
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ディープフェイク検出技術は、視聴者を誤解させる前に偽の動画を特定することを目指している。
Christos Koutlis, Symeon Papadopoulos
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NeISF++は、光が金属や非金属とどのように相互作用するかを正確に分析するよ。
Chenhao Li, Taishi Ono, Takeshi Uemori
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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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CART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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