月別アーカイブ: 2023年7月

A full-resolution training framework for Sentinel-2 image fusion

要約 この研究では、10 m バンドと 20 m バンドの融合による Senti … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV | A full-resolution training framework for Sentinel-2 image fusion はコメントを受け付けていません

Sample Less, Learn More: Efficient Action Recognition via Frame Feature Restoration

要約 効果的なビデオアクション認識モデルをトレーニングするには、特に限られたリソ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.MM | Sample Less, Learn More: Efficient Action Recognition via Frame Feature Restoration はコメントを受け付けていません

Unsupervised Low Light Image Enhancement Using SNR-Aware Swin Transformer

要約 低照度条件下で撮影された画像には不快なアーティファクトが表示され、上流の多 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Unsupervised Low Light Image Enhancement Using SNR-Aware Swin Transformer はコメントを受け付けていません

3D Semantic Subspace Traverser: Empowering 3D Generative Model with Shape Editing Capability

要約 形状生成は、3D コンテンツ作成のためのさまざまな表現として 3D 形状を … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | 3D Semantic Subspace Traverser: Empowering 3D Generative Model with Shape Editing Capability はコメントを受け付けていません

Weakly Supervised Multi-Modal 3D Human Body Pose Estimation for Autonomous Driving

要約 正確な 3D 人間姿勢推定 (3D HPE) は、自動運転車 (AV) が … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | Weakly Supervised Multi-Modal 3D Human Body Pose Estimation for Autonomous Driving はコメントを受け付けていません

Mixture of Self-Supervised Learning

要約 自己教師あり学習は、ラベルを使用せずに画像内の特徴を学習でき、教師あり学習 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Mixture of Self-Supervised Learning はコメントを受け付けていません

Text-guided Foundation Model Adaptation for Pathological Image Classification

要約 コンピューター ビジョンと自然言語処理における基礎モデルの最近の急増により … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV | Text-guided Foundation Model Adaptation for Pathological Image Classification はコメントを受け付けていません

Weakly Supervised AI for Efficient Analysis of 3D Pathology Samples

要約 人間の組織とその構成細胞は、基本的に三次元 (3D) の微環境を形成します … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV, q-bio.QM | Weakly Supervised AI for Efficient Analysis of 3D Pathology Samples はコメントを受け付けていません

NSA: Naturalistic Support Artifact to Boost Network Confidence

要約 ビジュアル AI システムは、現実世界における自然および合成の物理的破損に … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG | NSA: Naturalistic Support Artifact to Boost Network Confidence はコメントを受け付けていません

GET3D–: Learning GET3D from Unconstrained Image Collections

要約 3D モデルの手動作成には時間がかかり、専門知識が必要となるため、効率的な … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | GET3D–: Learning GET3D from Unconstrained Image Collections はコメントを受け付けていません