検出セグメンテーションネットワークの研究が自動運転車の安全性を高めてるんだ。
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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画期的なシステムが3Dビジュアルと言語を融合させて、より良いインタラクションを実現するよ。
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BOTTは自動運転車で3Dオブジェクトを追跡する革新的なアプローチを提供してるよ。
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人間の脳にインスパイアされたマルチモーダル技術を使ったデータ回復の新しいアプローチ。
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MIPS-Fusionは、効率的なトラッキングとマッピング技術を使ってRGB-D再構築を改善するよ。
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この研究は、AIのトレーニングデータセットにおけるアフリカの画像の表現を調査してるよ。
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新しい方法が、元のデータセットを必要とせずに生成モデルの公平性を向上させる。
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テキスト説明に基づいて画像生成の質を評価する新しいアプローチ。
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ペインターがテキストプロンプトを使って、大きな言語モデルでスケッチに変えてるんだ。
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新しいアプローチで3Dシーンのキーポイント検出の精度が向上したよ。
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深層学習の進歩がコーンビームCTの画像品質と効率を向上させてるよ。
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新しい方法は、視覚的特徴と意味を組み合わせて、より良い画像検索結果を得る。
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ALIPは合成キャプションを使って画像とテキストのつながりを改善し、より良い学習を実現する。
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AGERは、人と物のインタラクション検出を簡素化して、より早くて正確な結果を出すよ。
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新しい技術がスパイキングニューラルネットワークのトレーニングプロセスを改善してるよ。
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革新的な解決策が、変化する画像条件での機械学習のパフォーマンスを向上させる。
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新しいモデルは、オブジェクトに注目してバーチャル環境内の相互作用を予測するんだ。
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新しい技術が肝臓腫瘍の検出と診断を向上させて、患者の結果が良くなってるよ。
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CLLDは、自己教師あり学習を使って厳しい環境下でのレーン検出を強化するよ。
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低データサイズでより良い画像品質のための新しい方法。
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この記事では、AIの画像ベースの予測における不整合について扱い、解決策を提案しています。
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研究によると、AIは胎児の頭囲測定の精度を向上させることができるんだって。
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新しい方法が、セマンティックレイアウトを使ってテキストからの画像生成を強化するよ。
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SYENetはモバイルデバイス向けの低レベルビジョンタスクのリアルタイムソリューションを提供してるよ。
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新しい手法が、いろんな分野でのマルチビュー学習の説明性とパフォーマンスを向上させる。
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新しい方法でテキストプロンプトを使って動画編集の一貫性を向上させる。
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新しい方法で、通常のカメラ画像を使って3Dオブジェクトの推定が改善されるよ。
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この研究は、プルーニングが医療画像解析のための深層学習モデルにどのように影響するかを調べてるんだ。
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新しいフレームワークが微妙な変化に対するディープラーニングモデルの信頼性を向上させる。
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この記事では、センサーフュージョンが自動運転車の安全性と効率をどう高めるかを探るよ。
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新しいフレームワークがカットされてない動画のアクション認識を強化するよ。
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新しいフレームワークが動的ポイントクラウド動画からの学習を改善する。
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新しい方法で、広範なラベリングなしでポイントクラウド動画からの学習が改善された。
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この記事では、深層学習技術によるマンモグラフィ画像分析の進展について話してるよ。
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新しいモデルが構造とテクスチャを分けて画像処理を改善したよ。
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新しい方法がオンラインショッピングで必要なアイテムを簡単に見つける手助けをするよ。
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新しい方法で、複数の教師モデルを使って軽量物体検出器を改善する。
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新しい方法は、顔と体の特徴を組み合わせて漫画のキャラクター認識を向上させる。
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MarginMatchは、モデルのパフォーマンストラッキングを使って、限られたラベル付きデータからの学習を強化するよ。
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このモデルは、複数のタスクを一つにまとめることで説明を簡略化してるよ。
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