データアノテーション に関する最新の記事

新しい方法が半教師あり学習でのサンプル選択を強化する。

ARTICLEフレームワークは、自己一貫性を通じて自然言語処理のデータ品質を改善するよ。

新しいデータセットは、ビデオカプセル内視鏡研究とAI開発を強化することを目的としている。

新しい方法が、標準カメラ画像を使って自動運転車の3Dラベリングを簡素化したよ。

FullAnnoは、マルチモーダルモデルのトレーニングをより良くするために画像アノテーションを強化する。

ソフトラベルは、不確実なデータシナリオで機械学習モデルのパフォーマンスを向上させることができる。

この論文は、高度なモデルを使ってイタリア語のNERを改善するためのフレームワークを提案してるよ。

Walkerは、最小限のデータラベリングで効率的なオブジェクトトラッキングを提供します。

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。

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。

複数のアノテーターの視点を活用すると、テキスト分類モデルが改善されるよ。

新しい方法で、ラベル付きデータが少なくても視線のターゲット検出が改善される。

新しい手法がカメラ間の人物特定を監視を減らして向上させる。

Segment Anything Modelを使って医療画像のアノテーションを改善する方法。

新しいアプローチで、スマートな都市計画のための建物部分の識別が改善される。

新しい方法が、医療画像のセグメンテーション精度を向上させ、ラベル付き画像を少なく使うことができる。

新しい方法が3D医療画像のラベリング効率を改善する。

新しいフレームワークが、セマンティックセグメンテーションでラベル付き画像が少なくてもパフォーマンスを向上させる。

3Dモデルを素早く、資源効率よくトレーニングする新しい方法。

新しい方法が動画の中の瞬間を見つけるのをどう変えるか発見しよう。

研究者たちがシンハラ語とタミル語のための固有表現認識を進めてるよ。

ビデオオブジェクトトラッキングの精度を向上させる新しいデータセット。

新しいアクティブラーニングの方法で、画像のラベリング効率と正確性が向上してるよ。

新しいデータセットは、先進的な研究のために高レベルとピクセルレベルの動画理解を組み合わせてるんだ。

子どもの話の中で出来事がどうやって特定されるかを探る。

新しいツールがテキストのイベント関係のアノテーションを簡略化する。

言語処理における多語表現の重要性を深く掘り下げる。