人工智能艺术与人类艺术--人们更喜欢哪一种？
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生成图像
图片识别
简单!准确度高!异常检测模型PatchCore的吸引力
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目标检测
基于GAN的图像生成方法，彻底改变了注释数据集的生成。
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生成图像
Kubric简介，一个大规模的数据生成库
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数据集
UI-Diffuser，使用生成性人工智能的UI原型设计。
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稳定的扩散
通过结合扩散模型生成合成图像。
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生成图像
PARA：用于预测个性化图像审美评价的大型数据集。
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数据集
视觉GNN，一个使用图结构的计算机视觉模型。
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GNN
VoxFormer "用于从图像中生成3D体积，在自动驾驶技术中具有潜在的应用。
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目标检测
RT-1机器人学习系统根据图像和自然语言进行操作。
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机器人
聚光灯 "用于UI建模，只使用UI图像，与视图层次无关。
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深度学习
ByteTrack+外观特征最强：SMILETrack
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物体追踪
AugMax来了，这是一种能克服模型弱点的数据扩展方法
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数据增强
来自文本、语音和视觉的多模态情感识别：索尼提议M2FNet!
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情感识别
不同的分辨率特征应该如何连接？：索尼对D3Net的建议
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CVPR
首先提高仿生精度：使用ViT进行登记：C2FViT。
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医疗
优于ViT!大规模CNN的新基本模型!:InternImage
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深度学习
简单而有力!AugMix来了，这是一种数据扩展方法，可以提高模型的通用性和不确定性!
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数据增强