月別アーカイブ: 2024年5月

TCCT-Net: Two-Stream Network Architecture for Fast and Efficient Engagement Estimation via Behavioral Feature Signals

要約 エンゲージメント分析は、医療、教育、広告、サービスなどさまざまな分野で応用 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | TCCT-Net: Two-Stream Network Architecture for Fast and Efficient Engagement Estimation via Behavioral Feature Signals はコメントを受け付けていません

Variable Substitution and Bilinear Programming for Aligning Partially Overlapping Point Sets

要約 多くのアプリケーションでは、対応する変換に対して不変のままで、部分的に重複 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Variable Substitution and Bilinear Programming for Aligning Partially Overlapping Point Sets はコメントを受け付けていません

Open-Vocabulary Object Detection via Neighboring Region Attention Alignment

要約 現実世界の環境における多様性の性質により、ニューラル ネットワーク モデル … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Open-Vocabulary Object Detection via Neighboring Region Attention Alignment はコメントを受け付けていません

Intriguing Property and Counterfactual Explanation of GAN for Remote Sensing Image Generation

要約 敵対的生成ネットワーク (GAN) は、自然画像の分野で目覚ましい進歩を遂 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV | Intriguing Property and Counterfactual Explanation of GAN for Remote Sensing Image Generation はコメントを受け付けていません

Dynamic NeRF: A Review

要約 Neural Radiance Field(NeRF)は、高解像度の3D再 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Dynamic NeRF: A Review はコメントを受け付けていません

RMT-BVQA: Recurrent Memory Transformer-based Blind Video Quality Assessment for Enhanced Video Content

要約 最近の深層学習の進歩により、ビデオ品質を向上させ、視覚的アーティファクトを … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV | RMT-BVQA: Recurrent Memory Transformer-based Blind Video Quality Assessment for Enhanced Video Content はコメントを受け付けていません

CheXmask: a large-scale dataset of anatomical segmentation masks for multi-center chest x-ray images

要約 胸部 X 線分析用の人工知能モデルの開発に成功するには、高品質のアノテーシ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV, physics.med-ph | CheXmask: a large-scale dataset of anatomical segmentation masks for multi-center chest x-ray images はコメントを受け付けていません

Can we Defend Against the Unknown? An Empirical Study About Threshold Selection for Neural Network Monitoring

要約 重要なシステムでニューラル ネットワークの使用が増えるにつれ、推論中に安全 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.IV | Can we Defend Against the Unknown? An Empirical Study About Threshold Selection for Neural Network Monitoring はコメントを受け付けていません

Self-supervised learning improves robustness of deep learning lung tumor segmentation to CT imaging differences

要約 自己教師あり学習 (SSL) は、ラベルのないデータから有用な特徴表現を抽 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, eess.IV | Self-supervised learning improves robustness of deep learning lung tumor segmentation to CT imaging differences はコメントを受け付けていません

Beyond the Black Box: Do More Complex Models Provide Superior XAI Explanations?

要約 人工知能モデルの複雑さの増大により、特に医療分野では解釈可能性に課題が生じ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.IV | Beyond the Black Box: Do More Complex Models Provide Superior XAI Explanations? はコメントを受け付けていません