KATは、MLPの代わりに高度なKANを使ってディープラーニングを改善するよ。
Xingyi Yang, Xinchao Wang
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コンピュータビジョン に関する最新の記事
新しいフレームワークが骨格データを通じて人間の動作理解を向上させる。
Lehong Wu, Lilang Lin, Jiahang Zhang
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新しい方法で、ロボットの把持能力が自然言語コマンドを使って改善されるよ。
Vineet Bhat, Prashanth Krishnamurthy, Ramesh Karri
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FOLKは、適応周波数マスキングとティーチャースチューデントデザインを通じて自己教師あり学習を強化するんだ。
Amin Karimi Monsefi, Mengxi Zhou, Nastaran Karimi Monsefi
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DINOv2を使うと、BEVセグメンテーションが向上して、安全な自動運転車になるよ。
Merve Rabia Barın, Görkay Aydemir, Fatma Güney
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新しいデータセットがRGBとイベントカメラのデータを結集して、顔の分析をより良くする。
Federico Becattini, Luca Cultrera, Lorenzo Berlincioni
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SteeredMarigoldは深度マップを改善して、ロボットのナビゲーションやインタラクションを助けるんだ。
Jakub Gregorek, Lazaros Nalpantidis
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GRINを紹介するよ、スパースデータを使った深度推定の新しいモデルだ。
Vitor Guizilini, Pavel Tokmakov, Achal Dave
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NVLMは、AIが言語やビジュアルを理解する力を高めて、いろんなタスクに対応できるようにするよ。
Wenliang Dai, Nayeon Lee, Boxin Wang
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この研究は、軽量アダプターを使って、内部モーダルの重複に対処することでCLIPの精度を向上させる。
Alexey Kravets, Vinay Namboodiri
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新しいフレームワークが少ない例でセグメンテーションを改善する。
Amirreza Fateh, Mohammad Reza Mohammadi, Mohammad Reza Jahed Motlagh
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SLAckは、動画内のさまざまなオブジェクトを追跡する新しいアプローチを提供してるよ。
Siyuan Li, Lei Ke, Yung-Hsu Yang
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リモートセンシングにおける一般化された少数ショットセグメンテーションのベンチマークが導入された。
Clifford Broni-Bediako, Junshi Xia, Jian Song
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新しい方法がRGB画像を使って深度データを参考にしたポーズ推定を強化する。
Alessandro Simoni, Francesco Marchetti, Guido Borghi
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TRIMメソッドは、マルチモーダル言語モデルで画像トークンを減らしつつ、性能を維持するんだ。
Dingjie Song, Wenjun Wang, Shunian Chen
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新しいフレームワークが、単一のぼやけた画像から深度を正確に推定する。
Jinchang Zhang, Ningning Xu, Hao Zhang
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新しい方法が、いろんな用途の3Dデータキャプチャの効率を向上させるよ。
Zhizhou Jia, Shaohui Zhang, Qun Hao
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WaveMixSR-V2は、低解像度の画像を効率的に高品質な出力に変換するよ。
Pranav Jeevan, Neeraj Nixon, Amit Sethi
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この論文は、側面スキャンソナー画像の分類におけるビジョントランスフォーマーとCNNを比較している。
BW Sheffield, Jeffrey Ellen, Ben Whitmore
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新しい方法がロボットの未来のシーンや物体の相互作用を予測する能力を改善する。
Juana Valeria Hurtado, Riya Mohan, Abhinav Valada
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新しいデュアルパスアプローチが、厳しい環境でのロボットの物体認識を向上させる。
Aneesh Chavan, Vaibhav Agrawal, Vineeth Bhat
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AIモデルにおける予期しないデータを検出する方法の探求。
Shuo Lu, Yingsheng Wang, Lijun Sheng
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新しい方法が、難しい照明や表面条件でのカメラ位置推定を改善する。
Lei Cheng, Junpeng Hu, Haodong Yan
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新しい方法が少ないデータで新しいクラスの学習を強化する。
Ye Wang, Yaxiong Wang, Guoshuai Zhao
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RockTrackは、さまざまな環境での柔軟性と精度を持って3Dオブジェクトトラッキングを改善するんだ。
Xiaoyu Li, Peidong Li, Lijun Zhao
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新しいコンセプトが画像特徴の有用性を評価して、コンピュータビジョンタスクを改善するんだ。
Yash Turkar, Timothy Chase, Christo Aluckal
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MGSOは、シングルカメラ技術を使ってロボットのリアルタイムマッピングと位置特定を強化します。
Yan Song Hu, Nicolas Abboud, Muhammad Qasim Ali
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この研究は、交通に基づいた言語モデルの精度を向上させるツールをテストしてるよ。
Malsha Ashani Mahawatta Dona, Beatriz Cabrero-Daniel, Yinan Yu
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新しいフレームワークが動画内のオブジェクト関係の検出を強化し、精度と適応性を向上させる。
Yongqi Wang, Shuo Yang, Xinxiao Wu
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産業の欠陥検出精度を向上させる新しい方法。
Geonuk Kim
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AllMatchは、ラベルなしデータを効果的に使って3D学習を向上させる。
Sneha Paul, Zachary Patterson, Nizar Bouguila
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新しい方法が、スペースの類似性を使って小さいモデルが大きいモデルから学ぶのを強化する。
Aditya Singh, Haohan Wang
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新しいアプローチがデータの選別を改善し、モデルのトレーニングをより良くする。
Steven Grosz, Rui Zhao, Rajeev Ranjan
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GCC-UNetは、病気の診断をより良くするために網膜血管のセグメンテーションを強化するよ。
Xinxu Wei, Xi Lin, Haiyun Liu
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事前に定義されたクラスに頼らずに画像をセグメント化する新しい方法。
Sebastian Dille, Ari Blondal, Sylvain Paris
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AI技術がキーポイント検出を強化して、ロボットのインタラクションを改善する。
Niloufar Amiri, Guanghui Wang, Farrokh Janabi-Sharifi
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この記事では、コンピュータービジョンのロス関数を使ってLLMを強化する新しいアプローチについて検討しています。
Daniele Rege Cambrin, Giuseppe Gallipoli, Irene Benedetto
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MaPPERは効率的な画像-テキスト理解のための新しい方法を提供しているよ。
Ting Liu, Zunnan Xu, Yue Hu
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新しい方法は、個々の文字に焦点を当てることでテキスト検出の精度を向上させる。
Xingtao Lin, Heqian Qiu, Lanxiao Wang
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この研究は、MNISTデータセットを使って、KANの継続学習におけるパフォーマンスを分析してるよ。
Alessandro Cacciatore, Valerio Morelli, Federica Paganica
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