イベントベースのカメラデータを使った光流のためのSNNとANNの比較。
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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研究では、異なる環境での牛の検出におけるYOLOモデルのパフォーマンスを比較している。
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新しい方法が、より明確な指示処理を通じて画像編集を向上させる。
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新しい方法が2Dモデルを強化して、3D機能を取り入れて性能を向上させるんだ。
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高解像度の画像とテキストを分析するためのコスト効率の良いアプローチ。
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等変学習を使用した点群の登録の新しい方法は、精度と堅牢性を向上させる。
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GLOMAPは、3DモデリングのためのグローバルなSfMの効率と精度を向上させるよ。
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SANGRIAは、動的シーングラフと最小限の注釈を使って、外科手術のビデオ分析を強化するよ。
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AID-DTIは、測定数を減らして脳の画像取得効率を改善するよ。
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新しい技術が外科手術のシーンの視認性と計画を改善してるよ。
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Theiaは複数のモデルからのインサイトを使ってロボット学習を改善する。
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効果的なデータ選択は、言語モデルのパフォーマンス向上に重要だよ。
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新しいシステムは、公共の場での暴力検出を向上させるために音声と映像を組み合わせてるよ。
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MaskInversionを紹介するよ！これでモデルが画像の細部にもっと集中できるようになるんだ。
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新しい方法が、元のデータなしでビジョントランスフォーマーの量子化精度を向上させる。
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新しいシステムは、機械学習を使ってラドマニオラのカタツムリを素早く正確に分類するよ。
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この研究は、インクルーシビティを高めることで画像生成モデルのバイアスに対処してるよ。
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新しいフレームワークが視覚データの処理効率を向上させる。
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新しい方法が医療画像を使った組織体積測定の精度を向上させる。
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テキスト認識における自己教師あり学習法の包括的な見直し。
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機械が画像や言語を解釈することを学んでいて、人間とロボットのインタラクションが向上してるんだ。
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新しい方法で、先進技術を使って図書館のカタログの本のマッチングが改善されるよ。
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このフレームワークは、痛みの評価をより良くするために動画と脳のデータを組み合わせてるよ。
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さまざまなタスクにおけるマルチモーダルLLMのゼロショット性能の評価。
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新しい方法が、複数の染色と機械学習を使って組織分析を強化する。
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新しいデータセットは、レイアウト分析を通じて科学ポスターの作成を改善することを目指している。
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高解像度画像で効率的な物体検出のための新しいモデル。
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この研究は、都市の安全感を評価するためにテクノロジーを使うことを探ってるよ。
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SurgDepthは、革新的なRGBと深度データの統合を通じて、手術シーンの理解を高めるよ。
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この研究は、文脈と分類に焦点を当てることで、動画アクション検出を強化するよ。
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新しい方法で動的オブジェクトの動き分析の精度が上がったよ。
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LIP-CAR法はコントラスト剤の使用を減らしつつ、画像の質を向上させるんだ。
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新しいシステムがロボットの言語指示の理解力を向上させる。
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低コストの遠隔操作システムが人間のデモを通じてロボットの学習を向上させる。
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新しいシステムがベトナム語のVQA能力を革新的なモデル統合で向上させる。
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この記事では、ニューラルネットワークのトレーニング中にバックドアを導入する方法について話してるよ。
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新しい方法がAI生成コンテンツの暗記を検出して対処する。
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この記事では、AIを使った心臓画像診断における人種バイアスを調査し、解決策を提案しているよ。
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複雑なデータを扱うサイン波ネットワークの能力を探る。
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新しい方法が画像マスキングを変革し、精度と使いやすさを向上させてる。
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