능동적인 시선 행동이 자기 지도 학습 기반 객체 인식 능력을 향상시킨다
유아의 능동적인 시선 처리 방식은 사물을 다양한 각도에서 인식하는 데 중요한 역할을 하며, 이러한 방식을 모방한 자기 지도 학습 모델은 기존 모델보다 월등한 객체 인식 능력을 보여준다.
基於多攝像頭串流視覺Transformer的實時車輛防撞系統：V-CAS
本文提出了一種基於視覺Transformer的實時車輛防撞系統V-CAS，該系統利用多攝像頭串流進行環境感知，並通過自適應煞車機制主動降低碰撞風險。
アクティブな注視行動が自己教師ありオブジェクト学習を促進する
幼児の視線は、オブジェクトを長時間注視することで、視覚表現学習を促進し、限られた視覚情報でも効率的にオブジェクト認識能力を獲得できることを示唆している。
비지도 학습 기반 의료 영상 분할: 그래프 어텐션 네트워크 클러스터링 활용 (UnSegMedGAT)
사전 학습된 비전 트랜스포머(ViT)와 그래프 어텐션 네트워크(GAT)를 결합한 새로운 비지도 학습 기반 의료 영상 분할 모델 UnSegMedGAT를 소개하며, 레이블이 부족한 의료 영상 분야에서 우수한 성능을 보여줍니다.
다중 카메라 스트림에서 비전 트랜스포머를 사용한 실시간 차량 충돌 방지 시스템, V-CAS
본 논문에서는 저비용 다중 카메라 기반의 비전 트랜스포머 모델을 활용하여 향상된 환경 인식 및 사전 예방적 충돌 방지 기능을 통해 자동차 안전을 향상시키는 강력한 실시간 차량 충돌 방지 시스템(V-CAS)을 소개합니다.
Active Gaze Behavior During Play Improves Self-Supervised Object Recognition in a Computational Model
Toddlers' active gaze behavior during object play provides a crucial advantage for learning view-invariant object representations, outperforming models trained on adult gaze patterns or random image sequences.
教師なし医療画像セグメンテーションのためのグラフアテンションネットワーククラスタリングを用いたUnSegMedGAT
ラベル付けされたデータが少ない医療画像セグメンテーションにおいて、事前学習済みVision Transformerとグラフアテンションネットワークを用いた教師なしセグメンテーションフレームワークであるUnSegMedGATは、既存の教師あり・半教師あり手法に匹敵する、あるいはそれを凌駕する最先端の性能を達成する。
マルチカメラストリーム上のビジョントランスフォーマーを用いたリアルタイム車両衝突防止システム、V-CAS
本稿では、複数の車載カメラからの映像フィードを用いて周囲の交通状況を包括的に把握し、リアルタイムで衝突リスクを評価して、適応ブレーキによって衝突を回避する、費用対効果の高い車両衝突防止システムを提案する。
Unsupervised Medical Image Segmentation Using Graph Attention Networks and Modularity-Based Clustering
This research paper introduces UnSegMedGAT, a novel unsupervised learning approach for medical image segmentation that leverages pre-trained vision transformers (ViTs) and graph attention networks (GATs) to achieve state-of-the-art performance on benchmark datasets.
學習如何編輯視覺 Transformer
本文提出了一種針對預先訓練的視覺 Transformer (ViT) 模型進行編輯的方法，旨在無需重新訓練的情況下，通過定位並微調少量關鍵參數來有效地修正模型預測錯誤，並在泛化性和局部性之間取得平衡。
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