GigaGSは、大きな3Dシーンモデル作成の課題に革新的な技術で挑んでるよ。
Junyi Chen, Weicai Ye, Yifan Wang
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最先端の科学をわかりやすく解説
GigaGSは、大きな3Dシーンモデル作成の課題に革新的な技術で挑んでるよ。
Junyi Chen, Weicai Ye, Yifan Wang
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CADモデルを使うことで、不確実性を解決してロボットのポーズ推定が向上するよ。
Shishir Reddy Vutukur, Rasmus Laurvig Haugaard, Junwen Huang
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このフレームワークは、静止画像を活用して効果的な動画モデルのトレーニングを行うんだ。
Yuchi Ishikawa, Masayoshi Kondo, Yoshimitsu Aoki
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新しい方法が動画から人の動きを追跡する精度を高める。
Zehong Shen, Huaijin Pi, Yan Xia
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RGB-Dデータを使ってロボットの建物構成要素の理解を高める方法。
Ali Tourani, Saad Ejaz, Hriday Bavle
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新しい方法が、テキストから3Dモデルを作るスピードとクオリティを上げるよ。
Phu Pham, Aradhya N. Mathur, Ojaswa Sharma
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自己教師あり学習を使って、水中画像を階層的なフレームワークで分類する。
Isaac Xu, Benjamin Misiuk, Scott C. Lowe
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AIの3Dモデルの質とユーザーの期待への影響を評価する。
Yingjie Zhou, Zicheng Zhang, Farong Wen
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研究はMRIの機械学習モデルの信頼性の必要性を強調している。
John LaMaster, Dhritiman Das, Florian Kofler
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Seg-HGNNは、双曲線グラフニューラルネットワークを使って画像セグメンテーションを強化する。
Debjyoti Mondal, Rahul Mishra, Chandan Pandey
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新しい方法がリアルタイムアプリでの物体検出を改善する。
Xiang Zhang, Yufei Cui, Chenchen Fu
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この記事では、AIのCLIPのようなモデルを解釈する方法を紹介しているよ。
Avinash Madasu, Yossi Gandelsman, Vasudev Lal
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ユニークな静脈パターンを使った信頼できる本人確認の方法。
Mustapha Hemis, Hamza Kheddar, Sami Bourouis
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人間の判断を真似してAIの視覚タスクのパフォーマンスを向上させるためのフレームワーク。
Lukas Muttenthaler, Klaus Greff, Frieda Born
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グラフニューラルネットワークを使った点群のラプラス演算子の定義方法の新しいアプローチ。
Bo Pang, Zhongtian Zheng, Yilong Li
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サイクル分析を通して、異なる力の下で粒状材料がどんなふうに振る舞うかを探る。
Farhan Rasheed, Abrar Naseer, Emma Nilsson
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新しい方法は、データ収集に訓練されたエージェントを使ってモデルのパフォーマンスを向上させる。
Naser Kazemi, Nedko Savov, Danda Paudel
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新しいモデルがオリジナルの参照なしで画像評価を改善する。
Mohammed Alsaafin, Musab Alsheikh, Saeed Anwar
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新しいモジュールが、コアモデルを再訓練しなくても未知のオブジェクトのセグメンテーションを強化するよ。
Nazir Nayal, Youssef Shoeb, Fatma Güney
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この記事は、正確な3Dシーン表現の課題と進展について話してるよ。
Marcus Klasson, Riccardo Mereu, Juho Kannala
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Texture-ADデータセットは、産業の異常検出におけるデータのギャップを埋める。
Tianwu Lei, Bohan Wang, Silin Chen
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新しい方法が医療の形状再構築の速度と精度を向上させてるよ。
Gaia Romana De Paolis, Dimitrios Lenis, Johannes Novotny
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おしゃれなQRコードは、ビジネスの使いやすさと魅力をアップさせるよ。
Jia-Wei Liao, Winston Wang, Tzu-Sian Wang
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新しい方法で、ディープラーニングを使って癌の診断におけるリンパ節の検出が向上したよ。
Jiuli Xiong, Lanzhuju Mei, Jiameng Liu
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この研究は、CNNでの画像分類を改善するためにシームカービングを提案してるよ。
Mohammad Imrul Jubair
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このフレームワークは、少ない例でセグメンテーションのパフォーマンスを改善し、モデルの使い方を効率化するんだ。
Shijie Chang, Lihe Zhang, Huchuan Lu
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新しいAI手法が手術中のハイパースペクトルイメージングを改善して、照明の問題に対処してるよ。
Alexander Baumann, Leonardo Ayala, Alexander Studier-Fischer
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新しい方法で3Dポイントクラウドの登録精度が向上した。
Tejas Anvekar, Shivanand Venkanna Sheshappanavar
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MIP-GAFデータセットは、画像の中の社会的ダイナミクスを分析するのに役立つよ。
Surbhi Madan, Shreya Ghosh, Lownish Rai Sookha
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新しい方法で、システムがオブジェクトの相互作用を学ぶのが、ラベリングを減らして改善されてるよ。
Ji Ha Jang, Hoigi Seo, Se Young Chun
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AgileIRは革新的な技術を活用して、メモリ使用量を減らしつつ画像品質を向上させるよ。
Hongyi Cai, Mohammad Mahdinur Rahman, Mohammad Shahid Akhtar
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Brain-Net-Diffusionは自閉症スペクトラム障害のfMRIデータ分析を改善する。
Haokai Zhao, Haowei Lou, Lina Yao
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Inf-MLLMは限られたリソースで複雑なデータストリームを扱う効率を高めるよ。
Zhenyu Ning, Jieru Zhao, Qihao Jin
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新しい方法が内視鏡画像の深さ推定を改善して、手術結果を良くするんだ。
Bojian Li, Bo Liu, Jinghua Yue
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新しいデータセットがサーマルイメージングを使って、困難な環境でのドローンの能力を向上させる。
Devansh Dhrafani, Yifei Liu, Andrew Jong
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CollaMambaを紹介するよ、技術分野の理解を深めるためのモデルだ。
Yang Li, Quan Yuan, Guiyang Luo
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KRDistillは、データの不均衡問題に対処することで、知識蒸留を強化する。
Xinlei Huang, Jialiang Tang, Xubin Zheng
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ステレオビジョンはロボットのナビゲーションを強化して、より良い障害物検知を可能にする。
Layth Hamad, Muhammad Asif Khan, Amr Mohamed
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ViTTMは革新的なトークンベースのメカニズムを通じて画像処理を強化する。
Purvish Jajal, Nick John Eliopoulos, Benjamin Shiue-Hal Chou
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先進的な動画分析を使った公共の場での暴力を検出する実用的な方法。
Abdarahmane Traoré, Moulay A. Akhloufi
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