「I.4」カテゴリーアーカイブ

Low-Cost Tree Crown Dieback Estimation Using Deep Learning-Based Segmentation

投稿日: 2024年9月13日 作成者: jarxiv

要約 樹木の葉の枯死を特徴とする森林の枯死が観察される世界的な増加は、森林生態系 … 続きを読む →

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$\textit{sweet}$- An Open Source Modular Platform for Contactless Hand Vascular Biometric Experiments

投稿日: 2024年9月12日 作成者: jarxiv

要約 現在の指静脈または手のひら静脈認識システムは通常、被験者が装置に直接接触す … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, I.2, I.4, I.5 | $\textit{sweet}$- An Open Source Modular Platform for Contactless Hand Vascular Biometric Experiments はコメントを受け付けていません

Enhancing Facial Expression Recognition through Dual-Direction Attention Mixed Feature Networks: Application to 7th ABAW Challenge

投稿日: 2024年9月6日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ECCV 2024 で第 7 回 ABAW チャレンジへの貢献を … 続きを読む →

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From Rule-Based Models to Deep Learning Transformers Architectures for Natural Language Processing and Sign Language Translation Systems: Survey, Taxonomy and Performance Evaluation

投稿日: 2024年8月28日 作成者: jarxiv

要約 世界中で聴覚障害者の人口が増加しており、認定手話通訳者の不足が続いているた … 続きを読む →

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Enhancing Conceptual Understanding in Multimodal Contrastive Learning through Hard Negative Samples

投稿日: 2024年8月6日 作成者: jarxiv

要約 対照学習を活用した現在のマルチモーダル モデルは、詳細な概念的理解を発展さ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CV, cs.IR, I.4 | Enhancing Conceptual Understanding in Multimodal Contrastive Learning through Hard Negative Samples はコメントを受け付けていません

Looking at Model Debiasing through the Lens of Anomaly Detection

投稿日: 2024年7月26日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークがデータの偏りの影響を受けやすいことは広 … 続きを読む →

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Looking at Model Debiasing through the Lens of Anomaly Detection

投稿日: 2024年7月25日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークがデータの偏りの影響を受けやすいことは広 … 続きを読む →

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GenCeption: Evaluate Multimodal LLMs with Unlabeled Unimodal Data

投稿日: 2024年7月24日 作成者: jarxiv

要約 マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) は通常、高価な注釈付きマルチ … 続きを読む →

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Solving the inverse problem of microscopy deconvolution with a residual Beylkin-Coifman-Rokhlin neural network

投稿日: 2024年7月4日 作成者: jarxiv

要約 光学顕微鏡（LM）における光学デコンボリューションとは、画像から対象物の詳 … 続きを読む →

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Full-Scale Indexing and Semantic Annotation of CT Imaging: Boosting FAIRness

投稿日: 2024年6月24日 作成者: jarxiv

要約 背景: 人工知能の医療への統合により、特に診断と治療計画において大きな進歩 … 続きを読む →

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