I.2.10」カテゴリーアーカイブ

FABRIC: Personalizing Diffusion Models with Iterative Feedback

要約 ビジュアル コンテンツの生成が機械学習によってますます推進される時代におい … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, I.2.10 | FABRIC: Personalizing Diffusion Models with Iterative Feedback はコメントを受け付けていません

Bag of Views: An Appearance-based Approach to Next-Best-View Planning for 3D Reconstruction

要約 インフラストラクチャの 3D 再構築と監視のための UAV ベースのインテ … 続きを読む

カテゴリー: 68T45, cs.AI, cs.CV, I.2.10 | Bag of Views: An Appearance-based Approach to Next-Best-View Planning for 3D Reconstruction はコメントを受け付けていません

S-HR-VQVAE: Sequential Hierarchical Residual Learning Vector Quantized Variational Autoencoder for Video Prediction

要約 我々は、(i) 最近提案した階層残差ベクトル量子化変分オートエンコーダ ( … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, I.2.10 | S-HR-VQVAE: Sequential Hierarchical Residual Learning Vector Quantized Variational Autoencoder for Video Prediction はコメントを受け付けていません

It is not Sexually Suggestive, It is Educative. Separating Sex Education from Suggestive Content on TikTok Videos

要約 SexTok は、(アノテーターの観点から)性的な示唆を与えるコンテンツ、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, I.2.10 | It is not Sexually Suggestive, It is Educative. Separating Sex Education from Suggestive Content on TikTok Videos はコメントを受け付けていません

Learning to Predict Navigational Patterns from Partial Observations

要約 人間は、方向性のある経路や車線として表される、相互に既知のナビゲーション … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, cs.RO, I.2.10 | Learning to Predict Navigational Patterns from Partial Observations はコメントを受け付けていません

Effective Transfer of Pretrained Large Visual Model for Fabric Defect Segmentation via Specifc Knowledge Injection

要約 布地欠陥のセグメント化は、布地の品質管理に不可欠です。 それにもかかわらず … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, I.2.10 | Effective Transfer of Pretrained Large Visual Model for Fabric Defect Segmentation via Specifc Knowledge Injection はコメントを受け付けていません

Video object detection for privacy-preserving patient monitoring in intensive care

要約 集中治療室での患者モニタリングは、バイオセンサーによって支援されていますが … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, I.2.10 | Video object detection for privacy-preserving patient monitoring in intensive care はコメントを受け付けていません

Edge Devices Inference Performance Comparison

要約 この作業では、4 つのエッジ プラットフォームでの MobileNet フ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, I.2.10 | Edge Devices Inference Performance Comparison はコメントを受け付けていません

Motion Perceiver: Real-Time Occupancy Forecasting for Embedded Systems

要約 この取り組みでは、リアルタイムの占有予測のための柔軟なアーキテクチャを導入 … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, I.2.10 | Motion Perceiver: Real-Time Occupancy Forecasting for Embedded Systems はコメントを受け付けていません

Boosting Adversarial Transferability by Achieving Flat Local Maxima

要約 転送ベースの攻撃は、サロゲート モデル上で生成された敵対的な例を採用してさ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG, I.2.10 | Boosting Adversarial Transferability by Achieving Flat Local Maxima はコメントを受け付けていません