Crowd-SAMは、忙しい環境でラベル付き画像が少なくても物体検出を強化するよ。
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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
RSS新しい手法は、拡散モデルにおける潜在空間を整理することで画像生成を向上させる。
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新しい方法で医療用組織画像の分析精度が向上したよ。
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新しい方法が光場イメージングを使った深度推定の精度を向上させる。
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EndoFinderは、内視鏡検査中に医者がポリープについての判断をするのを手助けするよ。
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新しいフレームワークが、さまざまな分野での3Dモデルのアニメーションを簡単にしているよ。
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新しいデータセットが、医療画像のための音声ベースの質問システムで医療を強化する。
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2Dのプロンプトを使って3Dラベリングを自動化する方法を紹介するよ。
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NAMERを紹介するよ、手書きの数学式をより速く正確に認識する新しい方法だ。
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テキストプロンプトからの画像生成で安全性を高める新しい方法があるよ。
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手書きのスケッチを認識するための量子コンピューティングの統合を探る。
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この研究では、動画とテキストの理解を評価する新しい方法を提案してるよ。
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視覚データとIMUデータを組み合わせて、より良いアクション認識をする方法。
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バーチャルリアリティでリアルなリアルタイムの顔アニメーションを作る新しい方法。
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新しい方法やリソースが、組織内の遺伝子活性分析を改善することを目指してるよ。
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ActionSwitchは、事前のクラス情報なしでストリーミング動画のアクションを検出するよ。
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新しいシステムがディープラーニング技術を使って組織分類を改善するんだ。
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LDSegフレームワークは医療画像のセグメンテーションの効率と精度を向上させるよ。
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AIシステムの理解を深めるために意味の継続性が必要だって探ってるんだ。
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新しい指標が画像認識の精度を向上させつつ、計算コストを削減するんだ。
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新しい戦略で拡散モデルの画像品質が向上する。
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テキストとスタイルシーケンスからスタイライズされた人間の動きを生成する新しいモデル。
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新しい方法が動画生成のカメラ移動制御を改善するよ。
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新しい方法が、少ない写真からの3D人間モデル作成を改善した。
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マルチモーダルAIモデルの評価の重要性と難しさを分析する。
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LookupViTは効率的なトークン処理を通じて視覚認識タスクを改善するよ。
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GroundUpは、革新的な3Dモデリング技術を使って、都市建築家のデザインプロセスを簡素化するよ。
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CHOSENフレームワークは、効率的なFPGA使用のためにビジョントランスフォーマーを強化するよ。
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Uni-Foodは、画像や栄養データを含む食に関する研究のための包括的なリソースを提供してるよ。
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新しいモデルはリアルさのために自然言語と3D手オブジェクトの接触を組み合わせてるよ。
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パーソナライズされたオンライン服体験の新しいシステム。
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AIは高度な画像技術を使って大腸ポリープの早期発見を改善する。
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新しいアプローチが長いビデオの理解を向上させ、重要な課題に対処してるよ。
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信頼できる擬似ラベルに注目することで、半監視セグメンテーションを向上させる新しい方法。
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新しいアプローチで、部分的にラベル付けされたデータセットを使って医療画像の臓器セグメンテーションを向上させる。
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新しい単一ステージモデルが若者の手首骨折を検出するための従来の方法よりも優れている。
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OCRなしでドキュメント処理を改善している機械の見方。
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新しいイベントカメラが手話の認識と翻訳精度を向上させて、コミュニケーションツールを改善してるよ。
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新しい方法で、イベントカメラとフレームカメラのデータを合体させて、オブジェクト検出をもっと良くしてるんだ。
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希少なカテゴリをよりよく認識するための機械学習を強化する方法。
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