JourneyBenchは、珍しいや架空の画像でAIモデルをテストする。
Zhecan Wang, Junzhang Liu, Chia-Wei Tang
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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
RSSGdVAEは、機械学習の決定について明確な説明を提供してくれて、信頼性と責任感を高めてるよ。
Anselm Haselhoff, Kevin Trelenberg, Fabian Küppers
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新しい方法で、ラベルのないリモートセンシング画像を効率的にクラスタリングできる。
Isaac Ray, Alexei Skurikhin
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新しいAIモデルが腎結石の特定と理解を向上させてるよ。
Daniel Flores-Araiza, Francisco Lopez-Tiro, Clément Larose
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新しい方法が、いろんなアプリに対して3Dシーンのレンダリングを改善したよ。
Hanyue Zhang, Zhiliu Yang, Xinhe Zuo
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3Dレンダリングの品質とディテールを向上させる新しい方法。
Letian Huang, Jie Guo, Jialin Dan
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合成PET/CT画像を使って腫瘍検出とモデルのパフォーマンスを向上させる。
Lap Yan Lennon Chan, Chenxin Li, Yixuan Yuan
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新しい方法で衛星データ分析を使って嵐の予測精度が向上してるよ。
Zhangyue Ling, Pritthijit Nath, César Quilodrán-Casas
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新しい技術が建設現場でのヘルメット着用率を向上させることを目指してるよ。
Mujadded Al Rabbani Alif
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新しい方法がコンピュータグラフィックスの不確実性推定を改善して、リアルなシーン表現ができるようになったよ。
Linjie Lyu, Ayush Tewari, Marc Habermann
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EFA-YOLOモデルは、先進的な技術を使って火災検知の精度と速度を向上させるよ。
Weichao Pan, Xu Wang, Wenqing Huan
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新しい方法が、標準カメラ画像を使って自動運転車の3Dラベリングを簡素化したよ。
Sándor Kunsági-Máté, Levente Pető, Lehel Seres
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この研究は、交通に基づいた言語モデルの精度を向上させるツールをテストしてるよ。
Malsha Ashani Mahawatta Dona, Beatriz Cabrero-Daniel, Yinan Yu
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新しいデータセットは、言語モデルのマルチモーダル推論を強化することを目的としている。
Xiaotian Han, Yiren Jian, Xuefeng Hu
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CaPEの画像セグメンテーションにおける確率推定への影響を調べる。
Simone Fassio, Simone Monaco, Daniele Apiletti
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ロボティクスの新しいモデルは、スピードを高めてデータの必要量を減らすんだ。
Junjie Wen, Yichen Zhu, Jinming Li
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新しいフレームワークが動画内のオブジェクト関係の検出を強化し、精度と適応性を向上させる。
Yongqi Wang, Shuo Yang, Xinxiao Wu
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研究が金属3Dプリントの成果を向上させる新しい方法を発表した。
Cyril Blanc, Ayyoub Ahar, Kurt De Grave
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新しい方法が、先進的な画像分析を通じて胃がんの発見精度を向上させてるよ。
Mansoor Ali Teevno, Rafael Martinez-Garcia-Pena, Gilberto Ochoa-Ruiz
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好みの調整がどうやってモデルを人間のフィードバックに合わせるか学ぼう。
Genta Indra Winata, Hanyang Zhao, Anirban Das
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産業の欠陥検出精度を向上させる新しい方法。
Geonuk Kim
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AllMatchは、ラベルなしデータを効果的に使って3D学習を向上させる。
Sneha Paul, Zachary Patterson, Nizar Bouguila
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FDINは、高度な技術を使って動画のインペインティング検出を強化する。
Quanhui Tang, Jingtao Cao
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新しい方法が、スペースの類似性を使って小さいモデルが大きいモデルから学ぶのを強化する。
Aditya Singh, Haohan Wang
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マルチドメインモデルが多様な画像における軸索とミエリンのセグメンテーションを改善する。
Armand Collin, Arthur Boschet, Mathieu Boudreau
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新しいアプローチがデータの選別を改善し、モデルのトレーニングをより良くする。
Steven Grosz, Rui Zhao, Rajeev Ranjan
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各人にユニークな脳活動と認知能力を分析する方法。
Yixin Wang, Wei Peng, Yu Zhang
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AIはゲームで人間みたいに意思決定のスキルを学ぶんだ。
Abhishek Jaiswal, Nisheeth Srivastava
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組織画像分類の精度に影響を与えるデータセットの問題の調査。
Andrey Ignatov, Grigory Malivenko
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新しい方法が自律システムのデータ選択と強化を改善する。
Maying Shen, Nadine Chang, Sifei Liu
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GCC-UNetは、病気の診断をより良くするために網膜血管のセグメンテーションを強化するよ。
Xinxu Wei, Xi Lin, Haiyun Liu
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新しい方法が写真撮影を改善して、画像の要素を分けて編集しやすくしてるよ。
Chris Careaga, Yağız Aksoy
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事前に定義されたクラスに頼らずに画像をセグメント化する新しい方法。
Sebastian Dille, Ari Blondal, Sylvain Paris
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新しいトレーニング方法がロボットのパルクール能力を安全かつ効率的に向上させる。
Elliot Chane-Sane, Joseph Amigo, Thomas Flayols
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この記事では、コンピュータービジョンのロス関数を使ってLLMを強化する新しいアプローチについて検討しています。
Daniele Rege Cambrin, Giuseppe Gallipoli, Irene Benedetto
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MaPPERは効率的な画像-テキスト理解のための新しい方法を提供しているよ。
Ting Liu, Zunnan Xu, Yue Hu
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新しい方法で、ビデオ、音声、テキスト分析を使った自閉症の評価が改善されてるよ。
Aditya Kommineni, Digbalay Bose, Tiantian Feng
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研究は、テクノロジーが風刺的な画像をどれだけうまく解釈できるかを評価している。
Abhilash Nandy, Yash Agarwal, Ashish Patwa
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新しい方法は、個々の文字に焦点を当てることでテキスト検出の精度を向上させる。
Xingtao Lin, Heqian Qiu, Lanxiao Wang
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新しいモデルは、雲があってもSentinel-2とSentinel-1の画像を使って境界検出を強化するよ。
Foivos I. Diakogiannis, Zheng-Shu Zhou, Jeff Wang
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