This research paper presents a continuous sign language recognition system for Indian Sign Language (ISL) using MediaPipe Holistic for feature extraction and Long Short-Term Memory (LSTM) networks for gesture recognition, achieving an accuracy of 88.23% on a dataset of 45 ISL gestures.
本文提出了一種名為 Pose2Trajectory 的新方法,利用 Transformer 模型,基於網球運動員的身體姿態、歷史軌跡和球的位置,預測運動員的未來移動軌跡,以實現自動化鏡頭追踪。
본 논문에서는 테니스 선수의 신체 관절 데이터와 공의 위치 정보를 활용하여 선수의 미래 움직임 궤적을 예측하는 새로운 방법론인 Pose2Trajectory를 제안합니다.
Transformerモデルを用いて、テニス選手の体の関節の位置情報、過去の軌跡、ボールの位置から将来の動きを予測するPose2Trajectoryモデルを提案する。
This research introduces Pose2Trajectory, a novel method using a Transformer-based encoder-decoder model to predict a tennis player's future trajectory based on body pose, past trajectory, and ball position, aiming to automate camera tracking in tennis broadcasts.
本文提出了一種名為 SGRS-Net 的新型半監督醫學圖像分割框架,旨在解決偽標籤中的噪聲問題,並有效利用偽標籤進行模型訓練。
본 논문에서는 레이블링된 데이터가 제한적인 의료 영상 분할 문제를 해결하기 위해 의사 레이블의 시너지 기반 영역 감독(Synergy-Guided Regional Supervision)을 활용한 새로운 준지도 학습 프레임워크인 SGRS-Net을 제안합니다.
CFPNet improves depth completion accuracy in areas outside the limited range of lightweight ToF sensors by employing two novel feature propagation modules: DAPM (direct-attention-based) and LKPM (large-kernel-based), enabling more effective utilization of depth information from within the sensor's field of view.
本文評測比較了 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7 和 YOLOv8 四種模型在 COCO-Bridge-2021+ 資料集上的效能,發現 YOLOv8n、YOLOv7tiny、YOLOv6m 和 YOLOv6m6 在準確度和推理時間之間取得了最佳平衡,適合應用於無人機橋樑檢測。
드론 기반 교량 검사의 자동화를 위해 다양한 YOLO 모델의 성능을 비교 분석한 결과, 정확도와 처리 속도 측면에서 YOLOv8n, YOLOv7tiny, YOLOv6m, YOLOv6m6 모델이 최적의 균형을 제공하는 것으로 나타났습니다.