新しい方法で、ベクトルフィールドを使って屋内環境の3Dモデリングが向上したよ。
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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言語モデルを使って3Dポイントクラウドを効果的に圧縮する新しい方法。
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QMambaBSRは革新的な方法でスマホの画像品質を向上させるよ。
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歴史的な本の装飾要素の研究と分析を覗いてみよう。
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新しい方法が3D環境での物体認識を向上させる。
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自動運転車の安全性と排出を評価するためのフレームワーク。
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TAMERは、革新的なデコーディング方法を通じて手書きの数学表現の認識精度を向上させる。
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この記事では、複雑な点群を整列させるための独自のアプローチを紹介してるよ。
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新しい方法でFFDMとSM画像を使って乳がんの検出が向上したよ。
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LiDARを使った新しい方法で、ドローンの追跡と安全性が向上してるよ。
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生成モデルによる個人画像の悪用を防ぐためのテクニック。
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新しい手法が、ダブルJPEG圧縮によって影響を受けた画像品質を向上させる。
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新しいフレームワークが360度画像を使ったマルチタスク学習の課題に取り組んでるよ。
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MagicIDはリアルな画像を作成し、ポートレートやグループ写真の明瞭さとアイデンティティの保持を向上させる。
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RepControlNetは、重いコンピュータの要求なしで高品質な画像を生成するためのより速い方法を提供します。
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既存の画像モデルを使って、動画のアクション認識を簡素化する新しい方法ができたよ。
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HAPNetは、より良い土地被覆分類のためにハイパースペクトルデータとSARデータを組み合わせてるよ。
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SGMCMCとメタ学習がベイズニューラルネットワークを強化して、もっと良い予測を可能にするんだ。
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新しい方法が滑らかなアニメーションのトランジションを作るプロセスを改善するよ。
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モデルは学習した知識よりも視覚的なプロンプトを好んで、意思決定に影響を与えてる。
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三次元ベクターデータの不確実性を表現する新しいアプローチ。
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単一のモデルが、複数のスケールで効率的に画像品質を向上させる。
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LimitIRSTDコンペは、小さな赤外線ターゲットを効果的に検出する限界を押し広げてるよ。
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新しい方法が、動画と言語のモデルがアクション、オブジェクト、関係を理解するのを強化してる。
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EUIS-Netが乳腺超音波画像のセグメンテーションを改善して、がんの検出をより良くする方法を見つけよう。
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この研究は、異なる医療環境でのマラリア診断におけるAIの精度を評価してるよ。
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革新的なアプローチが、全スライド画像分析を通じて癌の検出を向上させてるよ。
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ジオロケーション技術とユーザーのプライバシーのバランスを考える。
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長いデータシーケンスをうまく扱うための新しい方法。
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CLIP-CIDは、視覚と言語のモデルでデータ効率を向上させるよ。
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新しいベンチマークがマルチモーダル大型言語モデルの関係の幻覚に取り組んでるよ。
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新しい方法が非接触型指紋認識の精度を向上させる。
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新しい方法でイベントカメラが見えない物体を効果的に識別できるようになった。
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新しい手法で部分的な注釈を使ってリンパ節のセグメンテーションが改善される。
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新しいフレームワークが先進的なイメージングとディープラーニングを使って近視のスクリーニングを強化する。
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新しい方法が、深層学習を使って自動運転車のレーダー信号検出を改善する。
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新しい方法は、関節の動きに注目することでスケルトンデータを使ったアクション認識を改善する。
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動画のアクション検出を改善するための新しいアプローチで、重要な課題を克服する。
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ハイパーストロークはストロークの詳細に注目して、描画補助を革命的に進化させたよ。
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詳細なデータセットが、9,000枚の画像を使って機械システムの研究をサポートするよ。
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