新しい方法は、AIモデルの視覚的バイアスを最小限に抑えて、より正確にすることを目指している。
Ioannis Sarridis, Christos Koutlis, Symeon Papadopoulos
― 1 分で読む
コンピュータビジョン に関する最新の記事
OccluRoadsデータセットが隠れた歩行者検出にどう取り組んでるかを見てみよう。
Melo Castillo Angie Nataly, Martin Serrano Sergio, Salinas Carlota
― 1 分で読む
反復的なマグニチュードプルーニングが、効率とパフォーマンスのためにニューラルネットワークをどう変えるかを発見しよう。
William T. Redman, Zhangyang Wang, Alessandro Ingrosso
― 1 分で読む
特徴反転がDETRネットワークの内部構造を明らかにする方法を発見しよう。
Jan Rathjens, Shirin Reyhanian, David Kappel
― 1 分で読む
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。
Fei Wu, Pablo Marquez-Neila, Hedyeh Rafi-Tarii
― 1 分で読む
Point-GRは、ごちゃごちゃした点群データから3Dオブジェクトの分類を簡単にする。
Md Meraz, Md Afzal Ansari, Mohammed Javed
― 1 分で読む
Elastic-DETRがどうやって画像解像度を調整して、物体検出をより良くするかを見てみよう。
Daeun Seo, Hoeseok Yang, Sihyeong Park
― 1 分で読む
新しいモデルが人間と物体のインタラクションを統一的に捉える。
Ilya A. Petrov, Riccardo Marin, Julian Chibane
― 1 分で読む
正規化フローがデータをリアルな形に変える方法を学ぼう。
Shuangfei Zhai, Ruixiang Zhang, Preetum Nakkiran
― 1 分で読む
新しいベンチマークがAIの3D空間推論スキルのギャップを明らかにしてる。
Wufei Ma, Haoyu Chen, Guofeng Zhang
― 1 分で読む
SAMが複雑なオブジェクトやテクスチャに悩む様子を深く見ていく。
Yixin Zhang, Nicholas Konz, Kevin Kramer
― 1 分で読む
新しい方法が先進的なビデオモデルを使って画像の一貫性を向上させる。
Alex Trevithick, Roni Paiss, Philipp Henzler
― 1 分で読む
新しい方法でロボットが厳しい照明条件でもよりよく見えるようになる。
Simon Kristoffersson Lind, Rudolph Triebel, Volker Krüger
― 1 分で読む
新しい方法がリアルなポーズの画像生成にどう影響を与えているかを発見しよう。
Donghwna Lee, Kyungha Min, Kirok Kim
― 1 分で読む
新しい技術が機械の画像理解を改善して、人間の認識を真似してる。
Simone Azeglio, Olivier Marre, Peter Neri
― 1 分で読む
研究者たちが新しい方法を使ってシンプルな画像から複雑な形を再現するプロセスを見てみよう。
Hui Deng, Jiawei Shi, Zhen Qin
― 1 分で読む
テキストの説明から画像合成を改善する革新的な方法を発見しよう。
Xu Ouyang, Ying Chen, Kaiyue Zhu
― 1 分で読む
マルチモーダルエンティティリンクがテキストとビジュアルを組み合わせて、理解を深める方法を学ぼう。
Zhiwei Hu, Víctor Gutiérrez-Basulto, Ru Li
― 1 分で読む
コンピュータが人間の動作を物体と共にどやって認識するかの深掘り。
Mingda Jia, Liming Zhao, Ge Li
― 1 分で読む
CATがどんな風に革新的なデータ戦略で機械学習を改善するかを発見しよう。
Sumaiya Zoha, Jeong-Gun Lee, Young-Woong Ko
― 1 分で読む
POINTS1.5が画像とテキスト処理能力をどう向上させるかを発見しよう。
Yuan Liu, Le Tian, Xiao Zhou
― 1 分で読む
新しい方法で、少ないデータで動画の予測が改善されるよ。
Gaurav Shrivastava, Abhinav Shrivastava
― 1 分で読む
ALoREは、効率的な画像認識とより広い応用のためにモデルのトレーニングを最適化するよ。
Sinan Du, Guosheng Zhang, Keyao Wang
― 1 分で読む
AIが視覚的な質問にどう答え、説明を提供するかを学ぼう。
Pascal Tilli, Ngoc Thang Vu
― 1 分で読む
リアルデータを使って生成モデルのモデル崩壊を防ぐ方法を学ぼう。
Huminhao Zhu, Fangyikang Wang, Tianyu Ding
― 1 分で読む
視覚的錯覚がVQAモデルとそのパフォーマンスにどんな影響を与えるかを発見しよう。
Mohammadmostafa Rostamkhani, Baktash Ansari, Hoorieh Sabzevari
― 1 分で読む
画像と言葉をつなげて、よりスマートな機械を作る視覚言語モデルの仕組みを発見しよう。
Quang-Hung Le, Long Hoang Dang, Ngan Le
― 1 分で読む
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。
Ali Athar, Xueqing Deng, Liang-Chieh Chen
― 1 分で読む
V2PEがどのようにビジョン-言語モデルを改善して、長いコンテキストの理解を向上させるかを発見しよう。
Junqi Ge, Ziyi Chen, Jintao Lin
― 1 分で読む
新しい方法が動画分析のタイミング精度をどう向上させるか学んでみて。
Xizi Wang, Feng Cheng, Ziyang Wang
― 1 分で読む
新しいアプローチが動的トークンシステムで動画分析を改善する。
Han Wang, Yuxiang Nie, Yongjie Ye
― 1 分で読む
OV-VSSは、機械が動画コンテンツを理解する方法を革命的に変え、新しいオブジェクトをスムーズに特定するよ。
Xinhao Li, Yun Liu, Guolei Sun
― 1 分で読む
条件付き潜在拡散モデルの画像修復における効果を調べる。
Yunchen Yuan, Junyuan Xiao, Xinjie Li
― 1 分で読む
研究者たちは、画像セグメンテーションタスクにおけるU-Netモデルの効果を評価している。
Robin Ghyselinck, Valentin Delchevalerie, Bruno Dumas
― 1 分で読む
イベントカメラとフレームベースのカメラを組み合わせることで、動きの推定能力が向上するよ。
Qianang Zhou, Zhiyu Zhu, Junhui Hou
― 1 分で読む
新しい方法がAIシステムに慣れないデータにもっと効果的に適応するのを助ける。
Jin-Seop Lee, Noo-ri Kim, Jee-Hyong Lee
― 1 分で読む
機械が異なる角度から画像を分析して、より良い解釈をする方法を探ろう。
Honggyu An, Jinhyeon Kim, Seonghoon Park
― 1 分で読む
コンピュータが人間の動作を物と一緒に認識する方法を学ぼう。
Mingda Jia, Liming Zhao, Ge Li
― 1 分で読む
STEAMが効率的な注意メカニズムでディープラーニングをどう変えてるか発見しよう。
Rishabh Sabharwal, Ram Samarth B B, Parikshit Singh Rathore
― 1 分で読む
DeepSeek-VL2は、視覚データとテキストデータを統合して、より賢いAIとのやりとりを実現するよ。
Zhiyu Wu, Xiaokang Chen, Zizheng Pan
― 1 分で読む