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ADBA:Approximation Decision Boundary Approach for Black-Box Adversarial Attacks
要約 多くの機械学習モデルは敵対的攻撃の影響を受けやすく、実際のアプリケーション … 続きを読む
ProMotion: Prototypes As Motion Learners
要約 この作業では、基本的なモーション タスクをモデル化するために設計された統合 … 続きを読む
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Image Coding for Machines with Edge Information Learning Using Segment Anything
要約 Image Coating for Machines (ICM) は、画像 … 続きを読む
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AttnDreamBooth: Towards Text-Aligned Personalized Text-to-Image Generation
要約 テキストから画像へのモデルの最近の進歩により、柔軟なテキスト制御を使用して … 続きを読む
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Clarifying Myths About the Relationship Between Shape Bias, Accuracy, and Robustness
要約 深層学習モデルは、トレーニング セットと同じ分布からの画像に対して評価する … 続きを読む
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A Novel Cross-Perturbation for Single Domain Generalization
要約 単一ドメインの一般化は、単一のソース ドメインでトレーニングされたときに未 … 続きを読む
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GANetic Loss for Generative Adversarial Networks with a Focus on Medical Applications
要約 敵対的生成ネットワーク (GAN) は、特定のデータセットの基礎となる統計 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV
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Efficient 3D Shape Generation via Diffusion Mamba with Bidirectional SSMs
要約 シーケンス モデリングの最近の進歩は、選択的状態空間アプローチで知られる … 続きを読む
Bootstrapping Referring Multi-Object Tracking
要約 参照マルチオブジェクト追跡 (RMOT) は、自然言語表現で表される人間の … 続きを読む
VITON-DiT: Learning In-the-Wild Video Try-On from Human Dance Videos via Diffusion Transformers
要約 ビデオ試着は、現実世界での大きな可能性を秘めた有望な分野です。 これまでの … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV
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