複数の画像やテキストの解釈 Computer Vision - Section 22

「Now You See Me (CME) 概念ベースのモデル抽出」

CIKMカンファレンスで発表されたAIMLAIワークショップの論文から：「Now You See Me（CME）：概念ベースのモデル抽出」（GitH...

「大規模な言語モデルは、長い形式の質問応答においてどのようにパフォーマンスを発揮するのか？Salesforceの研究者によるLLMの頑健性と能力についての詳細な解説」

大規模な言語モデル（LLM）であるChatGPTやGPT-4は、いくつかのベンチマークでより優れたパフォーマンスを示していますが、MM...

「UCSD研究者がオープンソース化したGraphologue：GPT-4のような大規模言語モデルの応答をリアルタイムでインタラクティブな図表に変換するユニークなAI技術」

大規模言語モデル（LLM）は、最近、その利便性と幅広いユーザークエリに対するテキスト応答を生成する驚異的な能力により、非...

ソウル国立大学の研究者たちは、効率的かつ適応性のあるロボット制御のための革新的なAI手法であるロコモーション・アクション・マニピュレーション（LAMA）を紹介しています

ソウル国立大学の研究者は、ロボット工学における効率的かつ適応性のあるロボットの制御という基本的な課題に取り組んでいま...

バッテリー最適化の解除：機械学習とナノスケールX線顕微鏡がリチウムバッテリーを革命化する可能性

優れた研究機関から画期的な取り組みが浮上し、リチウム系バッテリーの謎めいた複雑さを解明することを目指しています。研究...

「ReLU vs. Softmax in Vision Transformers Does Sequence Length Matter? Insights from a Google DeepMind Research Paper」 ビジョン・トランスフォーマーにおけるReLU vs. Softmax：シーケンスの長さは重要か？Google DeepMindの研究論文からの洞察

今日一般的な機械学習アーキテクチャは、トランスフォーマーアーキテクチャです。トランスフォーマーの主要なパーツの1つであ...

「画像の補完の進展：この新しいAI補完による2Dと3Dの操作のギャップを埋めるニューラル放射場」

コンテンツ作成において、画像の操作には持続的な関心があります。最も広く研究されている操作の1つは、オブジェクトの削除と...

StableSRをご紹介します：事前トレーニング済み拡散モデルの力を活用した新たなAIスーパーレゾリューション手法

コンピュータビジョンの分野では、様々な画像合成タスクのための拡散モデルの開発において、重要な進展が見られています。以...

「ビデオセグメンテーションはよりコスト効果的になることができるのか？アノテーションを節約し、タスク間で一般化するための分離型ビデオセグメンテーションアプローチDEVAに会いましょう」

監視システムがどのように動作し、ビデオのみを使用して個人や車両を識別する方法について考えたことはありますか？また、水...

「Googleの研究者は、シーンのダイナミクスに先行する画像空間をモデリングするための新しい人工知能アプローチを発表します」

風や水の流れ、呼吸、自然のリズムなどのために、静止しているように思われる画像にも微細な振動が含まれています。これは自...

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