多様でコスト効果のあるデータを使ってAIモデルのパフォーマンスを向上させる戦略。
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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新しいシステムがロボットのナビゲーションと物体操作の能力を向上させる。
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SMURFは、動きのブレに関する課題にもかかわらず、3Dレンダリングを改善する。
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新しいモデルは、リアルなRGBDサンプルを生成することで深度推定を向上させるよ。
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Motion Mambaを紹介するよ、リアルな人間の動きを生成するための超速な方法だ。
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この研究は、知覚タスクにおける機械学習の再構築学習の課題を調べてる。
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NightHazeは、霧を減らして夜の画像をクリアにしてくれるよ。
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機械学習における効率的な整数表現を使った行列の掛け算の最適化。
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Lumenは、AIの理解を深めるために、視覚タスク学習を2段階プロセスで強化するよ。
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合成データを使って効果的なデータセットを生成する新しいアプローチを紹介します。
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新しい方法が、スマホと画像技術を使って、屋内のアトラクションを訪れる人たちのナビゲートを助けるよ。
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FOCILは、機械が過去の知識を忘れずに効果的に学べるようにする。
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研究は、医療画像におけるノイズの多いラベルに対する頑健性を向上させるための自己教師あり技術を評価してるよ。
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PICNIQが革新的なペアワイズ比較を通じて画像品質評価をどう改善するかを発見しよう。
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私たちの方法は、3Dボディシェイプとポーズの自己交差を排除します。
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農場で豚の健康を監視するためにディープラーニング技術を使う。
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研究は、異なるリモートセンシングセンサーによる画像検索の改善に焦点を当てている。
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FastMACは、3Dポイントクラウドを高精度で素早く整列させる方法を提供しているよ。
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新しい方法が、以前の知識を保持しながら動画の質問応答を強化する。
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A-DPSは、さまざまなアプリケーションでノイズの多いデータからの画像再構成を改善するよ。
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新しい方法は、見えないデータに対するモデルのパフォーマンスを向上させることを目指してる。
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新しいアプローチでストーリーの視覚化タスクにおける画像の一貫性と質が向上したよ。
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新しい方法で画像の質が向上しつつ、個々のアイデンティティが保たれるんだ。
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新しい方法が、勾配反転攻撃に対する連合学習のプライバシーを強化する。
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新しい方法が拡散モデルの明るさの問題を解決して、画像生成を改善する。
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新しい軽量ビジョントランスフォーマーが、低消費電力デバイスのための深度推定を強化する。
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新しいベンチマークがマルチモーダル言語モデルにおける継続学習を評価する。
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DrFERは、個人の特徴を分けることで、より正確な表情分析を提供します。
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画像圧縮における冪等性と知覚品質の関係を探る。
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新しいフレームワークが、画像からのアニメーションをクリックと短いプロンプトで簡単にするよ。
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REPAIRを導入して、雑音の多い環境でデータペアリングの精度を向上させるよ。
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新しい方法で、ビジュアルとテキスト情報を組み合わせてカテゴリ発見が改善されたよ。
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ProMarkは、生成された画像を元のソースに帰属させる方法を提供してるよ。
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ロボットはダイナミックな環境で動いてる物体をうまく見つけることを学んでる。
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HandFormerは3Dハンドポーズと画像を使ってアクション認識を改善するんだ。
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マンバはトランスフォーマーと比べてビデオ分析で強いポテンシャルを示してる。
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新しい方法が3Dボディモデルと2D画像のアライメントを向上させる。
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新しいテキストエンコーダーがビジュアルテキストレンダリングの課題に挑んでる。
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PosSAMは、オープンボキャブラリー機能と革新的な技術を使って画像セグメンテーションを改善するよ。
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新しい方法が画像セグメンテーションデータセットの名前の精度を向上させる。
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