デジタルコンテンツにおけるセマンティック透かしの効果と脆弱性を調べる。
Andreas Müller, Denis Lukovnikov, Jonas Thietke
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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イベントベースのビジョンがコンピュータビジョンにおけるデータキャプチャをどう変えているか学ぼう。
Jens Egholm Pedersen, Dimitris Korakovounis, Jörg Conradt
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異なるデータ環境に対する機械学習モデルを強化する新しいフレームワーク。
Lingfei Deng, Changming Zhao, Zhenbang Du
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Fab-MEフレームワークは、製造業者のために生地欠陥検出を強化するよ。
Shuai Wang, Huiyan Kong, Baotian Li
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新しい方法が、ラベル付きデータとラベルなしデータを使って医療画像分析を強化する。
Luca Ciampi, Gabriele Lagani, Giuseppe Amato
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機械生成画像が不確実性によってどう変わるかを探ってる。
Gianni Franchi, Dat Nguyen Trong, Nacim Belkhir
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PatchDPOは、重要な詳細に焦点を当てたフィードバックで画像生成を強化するよ。
Qihan Huang, Long Chan, Jinlong Liu
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AM-Adapterが画像を変えつつ、重要なディテールを保つ方法を発見しよう。
Siyoon Jin, Jisu Nam, Jiyoung Kim
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新しい技術が、高品質なデータなしでもCTスキャンの画像を改善するよ。
Emilien Valat, Andreas Hauptmann, Ozan Öktem
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新しい方法が、すごいクオリティで3D動画の作成を速めるんだ。
Shanding Diao, Yang Zhao, Yuan Chen
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CLIPをイベントモダリティに対応させることで、機械学習の新しい可能性が広がるよ。
Sungheon Jeong, Hanning Chen, Sanggeon Yun
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Align3Rは、動的な動画での正確な深度推定を一貫性を持って向上させるよ。
Jiahao Lu, Tianyu Huang, Peng Li
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RoDyGSはカジュアルな動画をリアルなダイナミックシーンに変えるよ。
Yoonwoo Jeong, Junmyeong Lee, Hoseung Choi
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RFMsがクリエイティブな分野での画像生成をどう変えているか探ってみよう。
Maitreya Patel, Song Wen, Dimitris N. Metaxas
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TokenFlowは、高度なAI機能のために画像の理解と作成を統合してるんだ。
Liao Qu, Huichao Zhang, Yiheng Liu
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AIがどのように既知のデータと予期しない入力を区別するかを学ぼう。
Yifan Wu, Xichen Ye, Songmin Dai
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パラメトリックじゃないアプローチで3Dデータ分析を革命的に変える。
Marzieh Mohammadi, Amir Salarpour
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新しい方法が革新的なアプローチを使って、動画内の珍しい行動の検出を改善してるよ。
Xiaofeng Tan, Hongsong Wang, Xin Geng
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研究者たちは、AIを使って食品安全テストのスピードを上げて、精度を向上させてるよ。
Siddhartha Bhattacharya, Aarham Wasit, Mason Earles
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人間の視覚にインスパイアされた機械の画像理解を改善する新しい方法。
Jorge Vila-Tomás, Pablo Hernández-Cámara, Valero Laparra
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アクティブラーニングを使って、機械学習における重ね合わせの課題を探ってるよ。
Akanksha Devkar
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研究者たちはEgoSchemaと先進的なモデルを使って、動画理解の限界を押し広げている。
Keunwoo Peter Yu, Achal Dave, Rares Ambrus
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可視画像と赤外線画像を組み合わせることで、さまざまな条件での人物追跡が改善されるよ。
Wei Liu, Xin Xu, Hua Chang
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ALE-Editが画像編集における属性漏れをどのように最小限に抑えるかを発見しよう。
Sunung Mun, Jinhwan Nam, Sunghyun Cho
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新しい方法がLiDAR技術とディープラーニングを使って樹木の分類を強化する。
Hongjin Lin, Matthew Nazari, Derek Zheng
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拡散LiDARとRGBカメラを組み合わせると、厳しい条件での3Dスキャンが良くなるよ。
Nikhil Behari, Aaron Young, Siddharth Somasundaram
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スーパーピクセルが画像の機械理解をどう向上させるかを発見しよう。
Jaihyun Lew, Soohyuk Jang, Jaehoon Lee
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ラベル付きの例がなくても、教師なし手法が画像分析をどう高めるかを発見しよう。
Daniela Ivanova, Marco Aversa, Paul Henderson
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AI技術が肝臓癌の検出を変えて、精度と効率を向上させてるよ。
Ajinkya Deshpande, Deep Gupta, Ankit Bhurane
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革命的なモデルが社会的ダイナミクスを使って歩行者の動き予測を向上させる。
Haleh Damirchi, Ali Etemad, Michael Greenspan
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LAA-Netは赤外線技術を使って暗いところでの深度推定を改善するんだよ。
Kebin Peng, Haotang Li, Zhenyu Qi
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ProPLIKSが2D画像を使って3D人間ポーズ推定を進化させる方法を発見しよう。
Karthik Shetty, Annette Birkhold, Bernhard Egger
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フェデレーテッドラーニングがプライバシーとコラボレーションをどう両立させるか探ってみて。
Shivam Pal, Aishwarya Gupta, Saqib Sarwar
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新しいフレームワークが患者の画像効率と質を向上させる。
Juhyung Ha, Jong Sung Park, David Crandall
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ビデオ処理で隠れた物体を認識するために機械が学んでる。
Kaihua Chen, Deva Ramanan, Tarasha Khurana
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研究によると、視覚と言語モデルがもっと効果的に一緒に働く方法がわかるんだ。
Le Zhang, Qian Yang, Aishwarya Agrawal
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革命的な方法が対称性への適応アプローチを通じて機械学習を向上させる。
Putri A. van der Linden, Alejandro García-Castellanos, Sharvaree Vadgama
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EgoPointsは、混沌とした自己中心的な動画でポイントを追跡する新しい基準を作ったよ。
Ahmad Darkhalil, Rhodri Guerrier, Adam W. Harley
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研究者たちは、太陽フレアをより良く予測して説明するためにモデルを改善してる。
Temitope Adeyeha, Chetraj Pandey, Berkay Aydin
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画材作品の損傷を特定する技術を進化させる画期的なデータセット。
Daniela Ivanova, Marco Aversa, Paul Henderson
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