ディープラーニング に関する最新の記事

新しい方法で、単一の画像から生成された3Dモデルが改善されるんだ。

Graph-Segmenterは革新的なトランスフォーマー技術を使って画像セグメンテーションを改善するんだ。

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。

神経ネットワークの効率を熱力学の原則で調べる。

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。

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。

無線通信システムにおけるDeepReceiverへの敵対的攻撃の影響を調査する。

この記事では、ディープラーニングシステムのテスト選定方法の弱点について考察しています。

高度なモデルが低解像度画像をどのように改善して、OCRのパフォーマンスを向上させるかを発見しよう。

新しいネットワーク構造がRGB-D画像を使って物体検出を強化するよ。

DEQDetは、深い均衡モデルを使った新しい物体検出のアプローチを紹介します。

ディープラーニングの知識移転を強化するために、Knowledge Bridge Learningを紹介します。

NAPA-VQは、新しい情報を学びながらAIシステムで知識を保持するための解決策を提供します。

新しいフレームワークが強化学習と最適化を組み合わせて、タスクスケジューリングをより良くしてるよ。

この記事では、TVMを使ってディープラーニングモデルの量子化を強化する方法を探ります。

グラフ構造のデータやノード関係を理解するための新しいアプローチ。

ディープラーニングモデルを使ったバングラ語テキスト分類のための特徴抽出に関する研究。

新しい方法が画像の質を向上させると同時に、プロセスを速くするんだ。

新しい方法がぼやけた画像の明瞭さと質を向上させる。

この方法は、意味的関係を使って手書きの数学記号の認識を向上させる。

SDeMorphは、参照なしで変形した画像から元の顔を復元するよ。

エクイバリアンスは、ニューラルネットワークが変換に関係なく画像を一貫して認識するのを助ける。

外形に基づいて内部の木材欠陥を予測する方法。

LEAPは自然言語処理ソフトウェアの敵対的テストを改善する。

新しい方法が、推論中のMLとDLモデルの性能を向上させる。

この記事では、ロトチケット仮説とDNNのプルーニング技術について話してるよ。

ディープラーニングシステムにおけるエネルギー使用を正確に測定するためのフレームワーク。

新しい方法が指紋画像の質を向上させて、バイオメトリック認証をより良くするんだ。

深層生成モデルはデータ拡張技術を通じて医療画像を強化する。

新しい方法が、敵対的攻撃に対するニューラルネットワークの耐性を強化してるよ。

顕微鏡研究で合成画像を強化するために生成モデルを使う。

新しい方法が医療画像の深層学習モデルへの信頼を高める。

SaEnetは、画像の重要な特徴に焦点を当てることでCNNの性能を向上させる。

研究者たちは、モデルが新しいタスクを学ぶ際に知識を保持できるようにするためのウェイトマスクを開発した。

この記事では、画像修復におけるトランスフォーマーの役割と、それに対する敵対的攻撃の脆弱性について探求しているよ。

この研究は、Mask R-CNNを使ってベンガル語文書のレイアウト解析モデルを強化してる。

CNNを使ってノイズの多い画像を効果的にクリーンにする方法を学ぼう。

DiffI2Iは、精度と効率を改善した画像間翻訳を強化するよ。

新しいツールがニューラルネットワークが入力の変化にどう反応するかを推定するんだ、これは安全性にとって重要だよ。

新しいモデルが画像処理におけるエッジ検出の効率と精度を向上させる。