新しい方法がクラスの不均衡に対処して道路資産の検出を強化する。
Teerapong Panboonyuen
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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新しい方法で革新的な技術を使って、低照度の動画品質が大幅に向上したよ。
Jinhong He, Minglong Xue, Wenhai Wang
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新しい方法がオンラインミーティング中の参加者を追跡する精度を向上させる。
Oriel Perl, Ido Leshem, Uria Franko
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新しい方法で、厳しい環境や条件でも顔認識が強化されるよ。
Anirudh Nanduri, Rama Chellappa
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新しい方法は、複数の特徴を組み合わせてビデオ異常検出を改善するんだ。
Darshan Venkatrayappa
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この方法は、ラベル付きデータなしでディープラーニングを使って向きを推定するんだ。
Shiqi Li, Jihua Zhu, Yifan Xie
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この論文は、VLMがサイズや距離について推論する能力を評価してるよ。
Yuan-Hong Liao, Rafid Mahmood, Sanja Fidler
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MesonGSは、圧縮効率を向上させることで3Dガウシアンファイルの管理を簡単にするよ。
Shuzhao Xie, Weixiang Zhang, Chen Tang
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DARDAは、ディープラーニングモデルが変化するデータ条件に適応する能力を向上させる。
Shahriar Rifat, Jonathan Ashdown, Francesco Restuccia
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人間の動作を検出して分類するための技術の概要。
Jungpil Shin, Najmul Hassan, Abu Saleh Musa Miah1
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SparXは人間の視覚システムを真似て画像処理を強化するんだ。
Meng Lou, Yunxiang Fu, Yizhou Yu
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研究は、LLMがイベントベースのビジュアルで物体を認識する可能性を示している。
Zongyou Yu, Qiang Qu, Xiaoming Chen
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動きの情報を統合すると、画像の物体検出精度がアップするよ。
Cagri Gungor, Adriana Kovashka
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ScaleFlow++は、さまざまなアプリケーション向けに単眼カメラを使った3Dモーション推定を改善するよ。
Han Ling, Yinghui Sun, Quansen Sun
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NSSR-DILは、大きなデータセットなしで低品質な画像を効率的に変換するよ。
Sree Rama Vamsidhar S, Rama Krishna Gorthi
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動きを活用した機械学習アプローチで、効果的な視覚データ学習を実現。
Simone Marullo, Matteo Tiezzi, Marco Gori
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この研究は、先進的な衛星データを使ってコートジボワールの森林の変化を監視してるんだ。
Gabriele Sartor, Matteo Salis, Stefano Pinardi
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柔軟な潜在空間表現を使った画像生成の新しい改善方法。
Xin Li, Anand Sarwate
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革新的なモデルを使って、テキストをリアルなデジタル動きに変える。
S. Rohollah Hosseyni, Ali Ahmad Rahmani, S. Jamal Seyedmohammadi
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新しい方法で内視鏡検査中のポリープ検出精度が向上したよ。
Mobina Mansoori, Sajjad Shahabodini, Jamshid Abouei
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新しいアプローチが、学習可能な活性化関数を使って画像や形状の表現を向上させるよ。
Moein Heidari, Reza Rezaeian, Reza Azad
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PET/CT画像での腫瘍セグメンテーションを自動化することで、精度が向上し、診断が早くなるよ。
Maximilian Rokuss, Balint Kovacs, Yannick Kirchhoff
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研究によると、物体が部分的に隠れているときに画像分類モデルにギャップがあることがわかった。
Kaleb Kassaw, Francesco Luzi, Leslie M. Collins
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このフレームワークは、少ないデータで新しいオブジェクトカテゴリをすぐに学べるんだ。
Yanan Jian, Fuxun Yu, Qi Zhang
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車両がリアルタイム情報を共有して、安全性と効率を高める方法を探る。
Jinlong Li, Xinyu Liu, Baolu Li
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Playground v3は、テキストプロンプトを高品質な画像に正確に変換するよ。
Bingchen Liu, Ehsan Akhgari, Alexander Visheratin
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新しいシステムが、動画のラベリングのスピードと精度を向上させるよ。
Alexandru Bobe, Jan C. van Gemert
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KATは、MLPの代わりに高度なKANを使ってディープラーニングを改善するよ。
Xingyi Yang, Xinchao Wang
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SoccerNet 2024のチャレンジは、サッカーのビデオ理解の革新を促進する。
Anthony Cioppa, Silvio Giancola, Vladimir Somers
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新しいフレームワークが骨格データを通じて人間の動作理解を向上させる。
Lehong Wu, Lilang Lin, Jiahang Zhang
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CCT-Rは、半教師あり学習と空間登録を使って医療画像のセグメンテーションを改善する。
Qianying Liu, Paul Henderson, Xiao Gu
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新しい手法が、リアルな反実仮想画像を使って医療分野の画像分析を改善した。
Mélanie Roschewitz, Fabio De Sousa Ribeiro, Tian Xia
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FOLKは、適応周波数マスキングとティーチャースチューデントデザインを通じて自己教師あり学習を強化するんだ。
Amin Karimi Monsefi, Mengxi Zhou, Nastaran Karimi Monsefi
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このモデルは画像分類におけるAIの決定を理解するのに役立つよ。
Łukasz Struski, Jacek Tabor
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新しい方法が機械学習モデルのためのテクスチャデータ生成を増やすよ。
Blaine Hoak, Patrick McDaniel
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新しいモデルが3D解剖マッピングを通じて医療画像分析を改善したよ。
Mikhail Goncharov, Valentin Samokhin, Eugenia Soboleva
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この研究は合成データを使って医療画像の分類精度を高めるんだ。
Neil De La Fuente, Mireia Majó, Irina Luzko
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データプライバシーを守りながら音声認識を改善する新しい方法。
Kuan-Cheng Chen, Wenxuan Ma, Xiaotian Xu
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DINOv2を使うと、BEVセグメンテーションが向上して、安全な自動運転車になるよ。
Merve Rabia Barın, Görkay Aydemir, Fatma Güney
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新しいデータセットがRGBとイベントカメラのデータを結集して、顔の分析をより良くする。
Federico Becattini, Luca Cultrera, Lorenzo Berlincioni
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