Seg-HGNNは、双曲線グラフニューラルネットワークを使って画像セグメンテーションを強化する。

Debjyoti Mondal, Rahul Mishra, Chandan Pandey

2025-06-14T07:40:06+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 3Dシーン再構築の不確実性に対処する

この記事は、正確な3Dシーン表現の課題と進展について話してるよ。

Marcus Klasson, Riccardo Mereu, Juho Kannala

2025-06-14T04:46:18+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 CNNにおけるプーリング手法としてのシームカービングの評価

この研究は、CNNでの画像分類を改善するためにシームカービングを提案してるよ。

Mohammad Imrul Jubair

2025-06-14T03:27:18+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識ファウンデーションモデルを使った少数ショットセグメンテーションの進展

このフレームワークは、少ない例でセグメンテーションのパフォーマンスを改善し、モデルの使い方を効率化するんだ。

Shijie Chang, Lihe Zhang, Huchuan Lu

2025-06-14T03:19:24+00:00 ― 1 分で読む

画像・映像処理脳MRIジェネレーター評価のための新しいフレームワーク

脳MRI画像生成のクオリティを評価する新しいアプローチ。

Jiaqi Wu, Wei Peng, Binxu Li

2025-06-14T02:19:05+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 AgileIR：画像復元への新しいアプローチ

AgileIRは革新的な技術を活用して、メモリ使用量を減らしつつ画像品質を向上させるよ。

Hongyi Cai, Mohammad Mahdinur Rahman, Mohammad Shahid Akhtar

2025-06-14T02:00:24+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識強化データ技術で注意予測を改善する

新しい方法が、制御された画像編集を通じて、重要度予測を改善する。

Bahar Aydemir, Deblina Bhattacharjee, Tong Zhang

2025-06-13T17:19:00+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識リアルな顔入れ替え技術の進展

新しい方法がフェイススワッピングの質とリアルさを向上させる。

Sanoojan Baliah, Qinliang Lin, Shengcai Liao

2025-06-13T16:23:42+00:00 ― 1 分で読む

画像・映像処理適応データ圧縮技術の進歩

新しい方法がデータ圧縮の効率と速度を向上させる。

Mateen Ulhaq

2025-06-13T15:47:30+00:00 ― 0 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 Swin-LiteMedSAMを使った医療画像セグメンテーションの進展

新しいモデルは医療画像のセグメンテーションの精度と効率を向上させる。

Ruochen Gao, Donghang Lyu, Marius Staring

2025-06-13T14:56:48+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識ソフトシャドウマスクで影の除去を改善する

新しい方法で、ソフトシャドウマスクを使って画像の影除去が強化される。

Xinrui Wang, Lanqing Guo, Xiyu Wang

2025-06-13T11:23:30+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識リアルなレンダリングのための光サンプリングの進歩

新しい技術がコンピュータグラフィックスの光サンプリング効率を向上させてるよ。

Joey Litalien, Miloš Hašan, Fujun Luan

2025-06-13T11:07:42+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識画像分類のためのいつでも継続学習の進展

新しいアプローチで、モデルが新しいデータから継続的に学ぶことができるようになった。

Zhen Zhu, Yiming Gong, Derek Hoiem

2025-06-13T10:12:24+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識ビジョン・ランゲージモデルを使ったオープンボキャブラリーセグメンテーションの進展

新しいアダプターが視覚言語モデルの画像セグメンテーション能力を向上させる。

Wenhao Xu, Changwei Wang, Xuxiang Feng

2025-06-13T09:01:18+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識顔認識のための倫理的データセットを作る

SIGパイプラインは、顔認識システムを倫理的に評価するためのバランスの取れたデータセットを生成するよ。

Kassi Nzalasse, Rishav Raj, Eli Laird

2025-06-13T06:54:54+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識テキストから画像への合成の進展

新しいアプローチが複数のオブジェクトを使った画像生成の精度を向上させる。

Yinwei Wu, Xianpan Zhou, Bing Ma

2025-06-13T06:07:30+00:00 ― 1 分で読む

数値解析ネストされたブレグマン反復を使った画像再構成の改善

明確さと詳細を高める画像分解のための構造的アプローチ。

Tobias Wolf, Derek Driggs, Kostas Papafitsoros

2025-06-13T05:51:40+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識ポートレート画像スタイライズの進展

MagicStyleは、ポートレートコンテンツとアートスタイルをうまく融合させるよ。

Zhaoli Deng, Kaibin Zhou, Fanyi Wang

2025-06-13T04:01:06+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 EZIGen：説明からの画像生成の進化

EZIGenは、被写体のアイデンティティをより良く保つことで画像品質を向上させるよ。

Zicheng Duan, Yuxuan Ding, Chenhui Gou

2025-06-13T03:13:42+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 SimMAT: 画像センサーAIの進化

新しい方法が、いろんな画像タイプでAIの性能を向上させるんだ。

Chenyang Lei, Liyi Chen, Jun Cen

2025-06-13T02:57:54+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識画像から画像への変換技術の進歩

新しい方法が、画像の修正をより正確かつ効率的に改善するよ。

Junsung Lee, Minsoo Kang, Bohyung Han

2025-06-13T02:42:06+00:00 ― 0 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 AI時代のフェイク画像の検出

AIが生成したフェイク画像をより正確に識別する新しい方法。

Inzamamul Alam, Muhammad Shahid Muneer, Simon S. Woo

2025-06-12T23:40:24+00:00 ― 1 分で読む

計算ベイジアン逆問題における効果的なサンプリング

逆問題におけるポスターリ分布からのサンプリングのための新しい手法、ラプラス事前分布を使用。

Rafael Flock, Yiqiu Dong, Felipe Uribe

2025-06-12T23:33:56+00:00 ― 1 分で読む

画像・映像処理スペクトラルU-Net：医療画像セグメンテーションの改善

新しい方法が医療画像のセグメンテーションを改善して、情報の損失を減らすんだ。

Yaopeng Peng, Milan Sonka, Danny Z. Chen

2025-06-12T14:41:25+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識単一画像からリアルな再照明可能な3Dシーンを作成する

一つの光源の下で撮影された画像を使って3Dシーンを再照明する方法。

Yohan Poirier-Ginter, Alban Gauthier, Julien Philip

2025-06-12T13:08:24+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識航空画像における物体検出の改善

新しい方法でインタラクティブなマスク付き画像モデリングを使って物体検出を向上させる。

Minh-Duc Vu, Zuheng Ming, Fangchen Feng

2025-06-12T11:33:36+00:00 ― 1 分で読む

信号処理ハウスホルダー行列を使った効率的な辞書学習

構造化直交辞書を使った新しい信号処理のアプローチ。

Anirudh Dash, Aditya Siripuram

2025-06-12T09:01:20+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 DICSの紹介：画像分類への新しいアプローチ

DICSモデルは、重要な特徴に注目することで画像分類を強化する。

Qiaowei Miao, Yawei Luo, Yi Yang

2025-06-12T07:05:00+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 GLCONetを使ったカモフラージュ物体検出の進展

GLCONetは、局所的およびグローバルな特徴を使ってカモフラージュされた物体の検出を改善する。

Yanguang Sun, Hanyu Xuan, Jian Yang

2025-06-12T05:53:54+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識画像処理のための暗黙的ニューラル表現の進展

新しい方法が、画像の暗黙的ニューラル表現における特徴転送を改善する。

Kushal Vyas, Ahmed Imtiaz Humayun, Aniket Dashpute

2025-06-12T05:14:24+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識テキストガイダンスでビジュアル言語モデルを改善する

新しい方法が、機械がテキストを使って画像を分析するのを強化してるよ。

Dawei Yan, Pengcheng Li, Yang Li

2025-06-12T05:06:30+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識画像品質と分類技術の改善

新しい方法が、ノイズの多い環境で画像の鮮明さと認識を向上させる。

Thomas C Markhorst, Jan C van Gemert, Osman S Kayhan

2025-06-12T04:58:25+00:00 ― 1 分で読む

画像・映像処理医療画像分割のための動的分解ミキサー

動的手法を使って医療画像のセグメンテーションを改善する新しいアプローチ。

Jin Yang, Xiaobing Yu, Peijie Qiu

2025-06-12T04:09:50+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 AMRFフレームワークで画像セグメンテーションを改善する

AMRFが産業アプリケーションにおける画像セグメンテーションをどう向上させるかを学ぼう。

Zheming Zuo, Joseph Smith, Jonathan Stonehouse

2025-06-12T04:03:18+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識プロトタイプを用いた解釈可能なセマンティックセグメンテーションへ

この方法は、プロトタイプとマルチスケール表現を使ってセマンティックセグメンテーションの解釈性を高めるんだ。

Hugo Porta, Emanuele Dalsasso, Diego Marcos

2025-06-12T03:08:00+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識画像データセットでの色の一貫性を達成する

色の一貫性を高める方法をいろいろ見ていくよ。

Ismael Benito-Altamirano, David Martínez-Carpena, Hanna Lizarzaburu-Aguilar

2025-06-12T02:01:15+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 AMBER：ハイパースペクトル画像解析の新しいモデル

AMBERはハイパースペクトル画像の分類でCNNよりも優れていて、精度が向上してるよ。

Andrea Dosi, Massimo Brescia, Stefano Cavuoti

2025-06-12T00:53:42+00:00 ― 1 分で読む

ロボット工学農業におけるリモートロボット操作の改善

リアルタイム画像生成システムが農業の遠隔ロボット操作を強化する。

Neeloy Chakraborty, Yixiao Fang, Andre Schreiber

2025-06-11T22:31:30+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識低品質な条件での顔認識を改善する

新しい方法で、厳しい環境や条件でも顔認識が強化されるよ。

Anirudh Nanduri, Rama Chellappa

2025-06-11T20:09:18+00:00 ― 1 分で読む

コンピュータビジョンとパターン認識 SparX: コンピュータービジョンへの新しいアプローチ

SparXは人間の視覚システムを真似て画像処理を強化するんだ。

Meng Lou, Yunxiang Fu, Yizhou Yu

2025-06-11T17:07:36+00:00 ― 1 分で読む

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