無監督学習を使った複合材料の欠陥検出の新しい方法。
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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新しいアプローチが、知られている顔と知られていない顔の認識精度と効率を向上させる。
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医療画像タスクにおける転送スコアの効果についての研究。
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新しい方法が車両の予測をパーソナライズして、安全性とドライバー支援を向上させるよ。
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直感的な言語ベースのコントロールで3Dモデリングを簡単に。
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新しい攻撃が、連合学習システムにおける患者データの安全性リスクを示している。
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この作業は、光フロー推定のための役立つ合成データセットを生成する方法を示しているよ。
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頭蓋骨の画像をテキストプロンプトを使ってリアルな動物の表現に翻訳する方法。
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SAR技術が土地のカバーや利用の変化を効果的に追跡するのにどう役立つか学ぼう。
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ある研究が、自然の画像とコンピュータ生成の画像を識別するモデルを提案してるよ。
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新しい技術が、自動運転車の認識能力を大量のラベル付きデータなしで向上させる。
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新しい方法がデータシフト中のAI性能評価を向上させる。
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画像内のテキスト検出を改善する新しい方法を見てみよう。
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新しい方法は、生成モデルを使ってアートのインタラクションとデータの質を向上させる。
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空間クロススケール畳み込みモジュールは、画像認識モデルの効率を向上させるよ。
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テストオラクルが自動運転システムを改善する役割を説明するよ。
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新しい方法で、ストリーミング動画のイベント検出が言語と履歴データを使って改善されてるよ。
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新しいアプローチがダイナミックプロンプティングとスマートアラインメントでセマンティックセグメンテーションを強化するよ。
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新しい方法で古い文書の3Dスキャンから2Dの形を抽出するのがうまくいくようになったよ。
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動いてるカメラで撮影した映像から、変な動き探して。
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ランクオーダーコーディングが脳のコミュニケーションをどう向上させるか、そしてその潜在的な応用を発見しよう。
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PatchContrastは、ラベルのないデータを使って自動運転車の物体検出を効率的に向上させるよ。
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効率を上げるためにグローバルな特徴のみに注目した新しい画像検索アプローチ。
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新しい方法が、高度なクエリを使って動画の中の瞬間を見つける精度を高めるんだ。
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新しいフレームワークが、空中からの視点でリアルな地面画像を作るのを改善したよ。
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OpenGCDは革新的な技術を使ってオープンワールド認識タスクを簡素化するよ。
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新しい方法が関節の角度を使って運動の繰り返し回数を数えるのを強化する。
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YODAは重要な画像エリアに焦点を当てることで超解像を強化する。
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新しいアプローチが、特に希少疾患の機械学習におけるデータ分析を改善する。
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ストリートビュー画像を使った自転車ストレス評価の新しいフレームワーク。
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言語モデルが医療画像のセグメンテーションをどう改善するかを発見しよう。
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この記事では、ベンガル語の文書レイアウト分析のためのツールをレビューしています。
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GastroVisionは、消化器系の病気をよりよく検出するために8,000枚の内視鏡画像を提供してるよ。
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ミラーボールプロジェクションは、難しい環境を監視する新しい方法を提供するよ。
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OmniZoomerは、全方向画像のズーム品質を向上させて、より詳細に見えるようにするよ。
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この記事では、医療画像におけるコンピュータ予測を理解するための方法を見ていくよ。
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新しい方法がカメラと衛星画像を使って車両の自己位置特定を強化する。
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新しいアプローチで、ターゲットを絞った質問を使って有害なミームの検出が改善される。
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より良い前立腺癌検出のための画像診断法の組み合わせ。
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新しい手法が、品質を保ちながら動画から動画への翻訳の計算コストを削減する。
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