コンテキストに合わせた見た目がいいタイポグラフィを生成するプログラム。
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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組織画像の自動核セグメンテーションを改善するための新しいデータセット。
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DeNISEは、空中画像の建物の輪郭を強化して、より良い地図作成と計画をサポートするよ。
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新しい方法がノイズの多い提案を正確な3Dオブジェクト検出に変換するんだ。
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リソースが限られたデバイスでより良いパフォーマンスを発揮するために設計された新しいニューラルネットワーク。
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研究者たちがNICEチャレンジで画像理解に挑んでる。
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EANetは、より良いバーチャル体験のために3D手モデルを強化します。
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AOG-Netは、テキストとビジュアル入力を組み合わせて詳細な360度画像を作成するんだ。
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SyncDreamerを使えば、1枚の画像から簡単に複数のビューを作成できるよ。
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SLiMeは、たった一つの注釈付きサンプルで画像セグメンテーションを簡単にするよ。
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ResFieldsは複雑な信号のためにニューラルフィールドを改善する新しいレイヤーを導入した。
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非対になった画像翻訳を使って、外科手術のトレーニングデータの質を向上させる。
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新しい方法が、画像を少なくしても3Dモデリングを改善し、精度と効率を向上させる。
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Fast FixMatchは、革新的な手法を使って半教師あり学習のデータ効率を上げるよ。
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新しい方法で海洋研究と保護のための水中写真の質が向上したよ。
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新しいシステムは、リアルタイムで銃撃者を検出して追跡することで安全性を向上させることを目指している。
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研究によると、GeoAIタスクのための限られたデータを管理するのに自己教師あり学習が有望らしい。
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研究者たちは、以前のスキャンからの位相情報を使ってMRI画像を向上させてるんだ。
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RepSGGは、表現やデータの課題に取り組むことでシーン理解を向上させるよ。
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再訓練なしで、事前学習済みのNeRFの不確実性を推定する新しい方法。
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PDiscoNetは、最小限のラベルと効果的なパーツ発見で、細かい分類を改善するよ。
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トランスフォーマー型のアプローチが手書き文字認識の精度を向上させる。
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インフルエンサーの投稿で商業コンテンツを見分けるのは難しいってことを理解する。
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ドメイン外検出のためのCNNとビジョントランスフォーマーの分析。
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Vote2Capモデルは、複雑な3Dシーンでの物体検出と説明を改善するよ。
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M3D-NCAは、リソースが限られた環境でも効率的な医療画像解析を提供します。
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新しいアプローチで、衛星画像を使って道路マッピングの精度が向上した。
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新しい方法は、混合サンプルを使って効率的にトラッキング性能を向上させる。
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新しい方法で、いろんなデータセットのパターンや対称性を見つけるんだ。
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MADは、異なる技術間で医療画像の整列を改善するための新しいアプローチを提供します。
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新しい方法が弱い監視学習を使って脳動脈瘤の検出を向上させる。
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新しいアプローチでは、学習可能なクエリを使って画像の美しさを評価して、より良い結果を出すよ。
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新しい方法が大腸検査の3D再構築を改善する。
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DermoSegDiffは、皮膚病変の特定精度を向上させて、早期診断を助けるよ。
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PoissonNetがポイントクラウドデータからの3D形状再構築をどう改善するかを発見しよう。
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DiffDanceは音楽にぴったり合った詳細なダンスシーケンスを作るよ。
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新しい方法が、高度な特徴蒸留技術を通じてモデルの学習を改善する。
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革新的な方法が自動運転車のナビゲーションの安全性と精度を向上させる。
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モデルの適応性を向上させるためのドメインディセンタリゼーションモジュールを紹介します。
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新しい方法が、限られた例で異なるデータタイプ間のアクション認識精度を向上させる。
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