月別アーカイブ: 2025年1月

VLSBench: Unveiling Visual Leakage in Multimodal Safety

要約 マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の安全性に関する懸念は、さま … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.CV | VLSBench: Unveiling Visual Leakage in Multimodal Safety はコメントを受け付けていません

Few-shot Structure-Informed Machinery Part Segmentation with Foundation Models and Graph Neural Networks

要約 この論文では、空間的および階層的な関係を示す複数の部品を備えた機械に対する … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Few-shot Structure-Informed Machinery Part Segmentation with Foundation Models and Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

Leveraging Confident Image Regions for Source-Free Domain-Adaptive Object Detection

要約 ソースフリーのドメイン適応オブジェクト検出は興味深いトピックですが、ほとん … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Leveraging Confident Image Regions for Source-Free Domain-Adaptive Object Detection はコメントを受け付けていません

IncSAR: A Dual Fusion Incremental Learning Framework for SAR Target Recognition

要約 深層学習技術は、静的シナリオで事前定義されたデータセットを使用した合成開口 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | IncSAR: A Dual Fusion Incremental Learning Framework for SAR Target Recognition はコメントを受け付けていません

Classifier Ensemble for Efficient Uncertainty Calibration of Deep Neural Networks for Image Classification

要約 この論文では、画像分類のためのさまざまなディープ ニューラル ネットワーク … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Classifier Ensemble for Efficient Uncertainty Calibration of Deep Neural Networks for Image Classification はコメントを受け付けていません

Multi-stage Deep Learning Artifact Reduction for Pallel-beam Computed Tomography

要約 シンクロトロン放射を使用するコンピュータ断層撮影 (CT) は、ラボ CT … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV | Multi-stage Deep Learning Artifact Reduction for Pallel-beam Computed Tomography はコメントを受け付けていません

Model Synthesis for Zero-Shot Model Attribution

要約 現在、生成モデルはアート、デザイン、人間とコンピューターのインタラクション … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | Model Synthesis for Zero-Shot Model Attribution はコメントを受け付けていません

landmarker: a Toolkit for Anatomical Landmark Localization in 2D/3D Images

要約 2D/3D 画像における解剖学的ランドマークの位置特定は、医療画像処理にお … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | landmarker: a Toolkit for Anatomical Landmark Localization in 2D/3D Images はコメントを受け付けていません

Universal Actions for Enhanced Embodied Foundation Models

要約 多様なインターネット規模のデータでのトレーニングは、最近の大規模な基盤モデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.RO | Universal Actions for Enhanced Embodied Foundation Models はコメントを受け付けていません

DiffVSR: Enhancing Real-World Video Super-Resolution with Diffusion Models for Advanced Visual Quality and Temporal Consistency

要約 拡散モデルは、画像の生成と復元において優れた機能を実証してきましたが、ビデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV | DiffVSR: Enhancing Real-World Video Super-Resolution with Diffusion Models for Advanced Visual Quality and Temporal Consistency はコメントを受け付けていません