新しい方法が、テキストプロンプトを使って3Dモデルのテクスチャ品質と一貫性を向上させるよ。
Jiawei Lu, Yingpeng Zhang, Zengjun Zhao
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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
RSSYOSSは音を使って画像内の物体認識を向上させる。
Wenhao Yang, Jianguo Wei, Wenhuan Lu
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MultiClimateデータセットは、動画を通して気候変動に対する一般の立場を明らかにしているよ。
Jiawen Wang, Longfei Zuo, Siyao Peng
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新しい方法が、実世界での応用のための自動運転システムを簡素化する。
Peidong Li, Dixiao Cui
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FeDETRは、冠動脈狭窄の評価を改善するためにフェデレーテッドラーニングを使ってるよ。
Raffaele Mineo, Amelia Sorrenti, Federica Proietto Salanitri
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機械学習のパフォーマンスを向上させるためのモデル統合のいろんな方法の概要。
Derek Tam, Yash Kant, Brian Lester
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Wavelet-CLIPを使ってディープフェイク画像の検出をもっと良くするよ。
Lalith Bharadwaj Baru, Shilhora Akshay Patel, Rohit Boddeda
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SOARはドローン映像分析におけるアクション認識精度を向上させる。
Ruiqi Xian, Xiyang Wu, Tianrui Guan
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新しい方法でMRIの画質が向上し、スキャン時間が短縮される。
Qi Chen, Xiaohan Xing, Zhen Chen
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AdaGaussを紹介するよ。古いデータを保持せずに学習を強化するためのやつだ。
Grzegorz Rypeść, Sebastian Cygert, Tomasz Trzciński
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Omni6Dデータセットは、多様なカテゴリとリアルなシナリオで物体のポーズ推定を強化するよ。
Mengchen Zhang, Tong Wu, Tai Wang
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新しいアプローチでAIが変わったデータを扱う能力が向上した。
Debargha Ganguly, Debayan Gupta, Vipin Chaudhary
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新しいトレーニング戦略が3D視覚システムの誤解を招く入力への耐性を向上させる。
Nastaran Darabi, Dinithi Jayasuriya, Devashri Naik
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新しいフレームワークがウェアラブルデバイスと自分視点の動画を使ってモーション追跡を強化するよ。
Fangzhou Hong, Vladimir Guzov, Hyo Jin Kim
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LLaVA-3Dは、2Dと3Dの洞察を組み合わせて、より深い空間的推論を可能にするよ。
Chenming Zhu, Tai Wang, Wenwei Zhang
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新しい方法でロボットが人間のデモを見てタスクを学べるようになるんだ。
Justin Kerr, Chung Min Kim, Mingxuan Wu
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新しいベンチマークがイベントレベルのタスクに焦点を当てて、動画理解の限界を押し広げてるよ。
Ye Liu, Zongyang Ma, Zhongang Qi
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新しい方法が、密猟対策のためにサイの糞の場所を使ってサイを追跡するんだ。
Lucia Gordon, Nikhil Behari, Samuel Collier
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MALPOLONは、研究者や生態学者のためにアクセスしやすい種分布モデリングを提供してるよ。
Theo Larcher, Lukas Picek, Benjamin Deneu
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AIとARを組み合わせることで、衛星の組み立てが向上し、精度と効率がアップするよ。
Alvaro Patricio, Joao Valente, Atabak Dehban
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研究が心血管画像を強化するための自己教師あり学習法を調べてる。
Rob A. J. de Mooij, Josien P. W. Pluim, Cian M. Scannell
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安全なインフラのための正確なひび割れ検出を実現するEfficientCrackNetを紹介するよ。
Abid Hasan Zim, Aquib Iqbal, Zaid Al-Huda
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革新的な手法が自動運転車の周囲理解を向上させる。
Helin Cao, Sven Behnke
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ECHOフレームワークは、構造化されたラベルと二段階学習プロセスを使って音の分類精度を向上させるよ。
Pranav Gupta, Raunak Sharma, Rashmi Kumari
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AIモデルのための視覚データのバイアスを特定して減少させるフレームワーク。
Rwiddhi Chakraborty, Yinong Wang, Jialu Gao
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EMOVAは感情表現を通じて人間とコンピュータのインタラクションを強化する。
Kai Chen, Yunhao Gou, Runhui Huang
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新しいモデルが肺結節の早期発見を改善する。
Guohui Cai, Ying Cai, Zeyu Zhang
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実世界のアプリでDRLを強化するために合成データの利用を探ってる。
Jacopo Dapueto, Nicoletta Noceti, Francesca Odone
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InterNetは、ラベル付きデータなしで画像から学ぶことでホモグラフィ推定を強化する。
Junchen Yu, Si-Yuan Cao, Runmin Zhang
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この研究は、言語モデルが動画視聴中のfMRIからの脳信号をどう解釈できるかを明らかにしてるよ。
Ruizhe Zheng, Lichao Sun
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新しい方法がニューラルライトスフィアを使ってパノラマ写真を改善する。
Ilya Chugunov, Amogh Joshi, Kiran Murthy
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新しい方法が、複数の参照を使ってパーソナライズされた画像の生成を改善する。
Qihan Huang, Siming Fu, Jinlong Liu
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3Dシーンをスタイライズする新しい方法が、アートやデザインでの創造性を高めるんだ。
Dmytro Kotovenko, Olga Grebenkova, Nikolaos Sarafianos
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新しいフレームワークが深度マップを強化して、明瞭さと精度を向上させるよ。
Jiaqi Li, Yiran Wang, Jinghong Zheng
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新しいデータセットが、自動運転の深度推定における視点の変化に対応してるよ。
Aurel Pjetri, Stefano Caprasecca, Leonardo Taccari
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イベントデータと従来のフレームを組み合わせて、より良い動きの分析をする方法。
Pritam P. Karmokar, Quan H. Nguyen, William J. Beksi
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異なる光の中で画像を合成する新しい方法についての考察。
Chaobing Zheng, Shiqian Wu, Zhenggguo Li
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新しいアプローチが教師と生徒モデルの学習プロセスを向上させるよ。
Yuchen Guan, Runxi Cheng, Kang Liu
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モデルにおける一般知識とタスク特化型適応をバランスさせる新しい方法。
Ge Wu, Xin Zhang, Zheng Li
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CASPFormerは、鳥瞰図画像を使って軌道予測を革新している。
Harsh Yadav, Maximilian Schaefer, Kun Zhao
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