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Leveraging Segment Anything Model for Source-Free Domain Adaptation via Dual Feature Guided Auto-Prompting
要約 セグメンテーション用のソースフリードメイン適応（SFDA）は、ソースモデル … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV
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GradMix: Gradient-based Selective Mixup for Robust Data Augmentation in Class-Incremental Learning
要約 継続的な学習の文脈では、以前の知識を維持しながら新しい知識を獲得することは … 続きを読む
The RaspGrade Dataset: Towards Automatic Raspberry Ripeness Grading with Deep Learning
要約 この研究では、迅速で正確で非侵襲的な食品品質評価のためのコンピュータービジ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV
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GBT-SAM: Adapting a Foundational Deep Learning Model for Generalizable Brain Tumor Segmentation via Efficient Integration of Multi-Parametric MRI Data
要約 神経膠腫は、正確なイメージングベースの診断を必要とする攻撃的な脳腫瘍であり … 続きを読む
DFA-CON: A Contrastive Learning Approach for Detecting Copyright Infringement in DeepFake Art
要約 視覚的なコンテンツの作成のための生成AIツールの最近の拡散特に、視覚的なア … 続きを読む
Reinforcement Learning meets Masked Video Modeling : Trajectory-Guided Adaptive Token Selection
要約 マスクされたビデオモデリング〜（MVM）は、視覚基盤モデルの非常に効果的な … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV
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Thermal Detection of People with Mobility Restrictions for Barrier Reduction at Traffic Lights Controlled Intersections
要約 コンピュータービジョンの深い学習における急速な進歩により、RGBカメラベー … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV
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ReSurgSAM2: Referring Segment Anything in Surgical Video via Credible Long-term Tracking
要約 手術シーンのセグメンテーションは、コンピューター支援の手術で重要であり、手 … 続きを読む
A Large-scale Benchmark on Geological Fault Delineation Models: Domain Shift, Training Dynamics, Generalizability, Evaluation and Inferential Behavior
要約 機械学習は、地震解釈のワークフロー、特に障害の描写タスクにおいて重要な役割 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV
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PrePrompt: Predictive prompting for class incremental learning
要約 事前に訓練されたモデルに基づくクラス増分学習（CIL）は、オープンワールド … 続きを読む