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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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
RSSProMark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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新しい方法は、広範なトレーニングなしでマルチモーダルAIシステムの安全機能を強化する。
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SkateFormerは、高度な関節分析と注意技術を通じて人間の動作認識を強化する。
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スケッチの線がAIの意思決定にどう影響するかを探る。
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新しいベイズフレームワークが画像の質を向上させて、不確実性を見積もる。
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物体検出のための事前学習モデルの転送可能性を評価する方法。
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都市環境で動いている要素と静止している要素を分ける新しい方法。
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RAIN-GSは、より良い初期化とフィルタリング技術で3DGSのパフォーマンスを向上させるよ。
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AVIBenchはLVLMをテストして、敵対的な視覚指示に耐えられるかを確認する。
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SELECTORは、がん患者の生存率を正確に予測するために多様なデータを活用している。
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Switch-DiTは革新的なデノイジングタスクの関係を通じて画像生成を改善する。
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この記事では、敵対的サンプルに対する深層学習の耐性を改善する方法について話してるよ。
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視覚と言語モデルに対する敵対的攻撃への強靭性を向上させる。
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新しい方法は、注意メカニズムを使ってドメインシフトに対処することで、オブジェクト検出を強化するよ。
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新しいアプローチが複雑な3Dデータにおける形状表現を改善する。
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新しい技術がCBCTの画像品質と速度を向上させて、患者の結果が良くなるんだ。
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新しい方法が可視カメラと赤外線カメラの画像のマッチングを向上させる。
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この研究は、合成データを使って顔のAU検出を強化し、より正確で公正な結果を目指してるんだ。
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新しい手法が手の生成に焦点を当ててリアルな人間の画像を向上させる。
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新しい透かし技術が機械学習モデルの盗難防止を強化したよ。
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InterLUDEは、ラベル付きデータとラベルなしデータを使ってモデルのパフォーマンスを向上させるよ。
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PALMは、変化する環境でのコンピュータービジョンモデルの適応性を向上させる。
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SDMapを利用したHDMap生成に関する研究とその性能評価。
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FeatUpは画像の特徴解像度を向上させて、コンピュータービジョンタスクのパフォーマンスを高めるよ。
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この記事では、CLIPの様々な課題に対する頑丈さをレビューしてるよ。
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新しいアプローチで、クラス不均衡のある機械学習モデルのバイアスを減らせるよ。
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研究によると、タスクの難しさが拡散モデルのトレーニングにどう影響するかが示されてるよ。
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SCILLAは2D画像から詳細な3D都市モデルを作成する新しい方法を提供します。
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HawkEyeは、長い動画を効果的に処理するためにビデオテキストモデルを強化するよ。
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新しい方法が、テスト中に事前定義されたカテゴリーなしで物の名前を付けることを可能にする。
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新しい方法が静止画像を動く動画に変える様子を探ってみよう。
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目の動きを使った新しい方法が、アルツハイマー病の早期診断に役立つかもしれないよ。
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