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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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
RSSInterNet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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M3CoLはAIがいろんなデータタイプから学ぶ力をアップさせるんだ。
Raja Kumar, Raghav Singhal, Pranamya Kulkarni
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新しいモデルがマルチスタイン統合を通じて動脈硬化の分析を強化する。
Valentin Koch, Sabine Bauer, Valerio Luppberger
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医療画像における信頼できるAIは、性能のばらつきに関する明確な報告が必要だよ。
Evangelia Christodoulou, Annika Reinke, Rola Houhou
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新しい方法が、変化する環境での機械のマッピングを改善する。
Qi Zhang, He Wang, Ru Li
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新しいモデルが、ロボットに動画からアクションを学ばせて、作業のパフォーマンスを向上させることを可能にした。
Nghia Nguyen, Minh Nhat Vu, Tung D. Ta
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テキストの説明からリアルな人間の動きを生成する新しい方法を探ってみて。
Weihao Yuan, Weichao Shen, Yisheng He
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新しい方法がメモリとデコーディングプロセスの改善を通じて、ビデオオブジェクトセグメンテーションの精度を向上させてるよ。
Jintu Zheng, Yun Liang, Yuqing Zhang
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コピー検出パターンを使って製品の真正性を確認する方法を改善する。
Joakim Tutt, Slava Voloshynovskiy
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P4Qは、効率的な視覚言語モデルのパフォーマンスのために微調整と量子化を組み合わせてるんだ。
Huixin Sun, Runqi Wang, Yanjing Li
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新しい方法で、テキストや画像を使って医者と患者のコミュニケーションが向上するよ。
Zhangpu Li, Changhong Zou, Suxue Ma
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新しいアプローチが反実仮想の例を使って自動運転車の安全性を向上させる。
Amir Samadi, Konstantinos Koufos, Kurt Debattista
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TA-Cleanerを紹介するよ。これはデータポイゾニングに対するマルチモーダルモデルの防御を改善する方法なんだ。
Yuan Xun, Siyuan Liang, Xiaojun Jia
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軽量で効果的なビジュアルオブジェクトトラッキングのための新しいフレームワーク。
Lingyi Hong, Jinglun Li, Xinyu Zhou
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新しいマルチマスク技術で、機械が3Dデータを理解する力が向上した。
Jiaming Liu, Linghe Kong, Yue Wu
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CAMOTはカメラの角度と深さを推定することでマルチオブジェクトトラッキングを改善するよ。
Felix Limanta, Kuniaki Uto, Koichi Shinoda
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SimVGは、テキストを特定の画像エリアにもっと効果的にリンクさせることで、視覚的なグラウンディングを改善するよ。
Ming Dai, Lingfeng Yang, Yihao Xu
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EAGLEモデルとデータセットは、自己中心的なビデオの理解を深めるのに役立つよ。
Jing Bi, Yunlong Tang, Luchuan Song
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XNetは、複雑なデータタスクの精度向上のためにコーシー活性化関数を利用してるんだ。
Xin Li, Zhihong Xia, Hongkun Zhang
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新しい方法で、高度なアルゴリズムを使って遠いエクソプラネットの検出が改善されてるよ。
Théo Bodrito, Olivier Flasseur, Julien Mairal
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新しい方法は、より良い流れの推定を通じて科学データの分析と可視化を改善する。
Hamid Gadirov, Jos B. T. M. Roerdink, Steffen Frey
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この記事はテキストから画像へのモデルの安全性の問題について話して、解決策を提案してるよ。
Tong Liu, Zhixin Lai, Gengyuan Zhang
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新しい方法がロボットの障害物のあるハイキングコースでの安全な移動を助けてるよ。
Camndon Reed, Christopher Tatsch, Jason N. Gross
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新しい方法が人混みのカウント精度とモデルの信頼性を向上させる。
Qiming Wu
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特定の人や感情の画像生成を向上させる新しい方法が登場した。
Salaheldin Mohamed, Dong Han, Yong Li
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SSLモデルがデータポイントをどのように記憶するかとその影響を調べる。
Wenhao Wang, Adam Dziedzic, Michael Backes
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新しい方法がSSMベースのビジョンモデルの効率と精度を向上させてるよ。
Zheng Zhan, Zhenglun Kong, Yifan Gong
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新しい方法が、手動ラベルなしで画像内の物体分割を改善する。
Dylan Li, Gyungin Shin
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