DARK: 極端な圧縮下での視覚言語モデル向け対角線固定型反発的知識蒸留
極端に圧縮された視覚言語モデルの性能を向上させる新しい知識蒸留手法「DARK」が開発されました。
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ウェアラブル足センサーデータにおける教師なし異常検知：糖尿病性足潰瘍予防に向けた実現可能性の基礎研究
ウェアラブル足センサーデータを用いた教師なし異常検知が、糖尿病性足潰瘍予防に有効である可能性が示さ…
ChArtist: 統一された空間と主題制御による絵画的グラフの生成
データと視覚要素を統合した絵画的グラフを自動生成するAIモデル「ChArtist」が開発されました。
強化学習における非マルコフ観測検出のための予測ベースのマルコフ違反スコア
強化学習の観測データがマルコフ性を満たさない場合に、それを検出する新しいスコア「MVS」が提案されまし…
StableTTA：訓練不要なテスト時適応手法で画像モデルの性能を向上
StableTTAは、訓練不要なテスト時適応手法により、画像認識モデルの予測性能を向上させます。
周波数強調拡散モデル：ゼロショット骨格動作認識のためのカリキュラムガイド型意味アライメント
拡散モデルのスペクトルバイアスを克服し、ゼロショット骨格動作認識の性能を向上させる新手法が発表され…
DeEscalWild: SLMによる自動エスカレーション解除訓練のための実世界ベンチマーク
警察官のエスカレーション解除訓練を目的とした、実世界の警察と市民の対話データセット「DeEscalWild」が…
SSMamba：病理画像分類のための自己教師ありハイブリッド状態空間モデル
病理画像診断において、自己教師あり学習とハイブリッド状態空間モデルを組み合わせた「SSMamba」が開発さ…
ささやき声による話者認識を後処理で強化
ささやき声でも高精度に個人を識別できる話者認識システムが開発されました。
Mochi: メタ学習による効率的なグラフ基盤モデルのための事前学習と推論の整合
Mochiは、メタ学習フレームワークを採用し、グラフ基盤モデルのタスク統合と訓練効率を向上させました。
AgriKD: 効率的な葉の病気分類のためのクロスアーキテクチャ知識蒸留
ViTの知識を軽量CNNモデルに蒸留し、葉の病気分類を効率化するAgriKDフレームワークが発表されました。
「ウォーターマークを入れたい絵描きなんていない」──AI推進企業のコロプラがクリエイター保護ツール「CCP」を作ったワケ
コロプラがクリエイターの作品をAIの無断学習から保護する無料アプリ「COLOPL Contents Protector（CCP）…