arXiv: 2506,00633v4 Annuate Type: Замена перекрестного резюме: для создания семантически контролируемых 3D томов из рентгенологов требуется больше, чем просто богатый текстовый кодер. Существующая сис...
arXiv:2505.10664v2 Annuales Type: заменить резюме: проверка подлинности изображений, сделанных АИ, представляет собой растущую проблему на платформах социальных сетей в наши дни. В то время как модели...
arXiv: 2501.13707v3 Видение типа: заменить резюме: модель зрения-лангаж (VLM) на основе событий недавно добилась значительного прогресса в решении практических задач. Однако большинство этих работ про...
arXiv: 2609.12454v1 Annuate Type: новый резюме: Vision-Language Models, например CLIP, позволяет эффективно обнаруживать медицинские аномалии с небольшим числом выстрелов (AD) посредством сильного сем...
arXiv:2604.12935v3 Annuales Type: заменить резюме: эффективное объединение нескольких моделей, усовершенствованных для различных задач, но вытекающих из одной и той же заранее подготовленной базовой м...
arXiv: 2512.043005v3 Annuales Type: заменить резюме: модели на языке зрения (VLM), такие, как CLIP, все чаще адаптируются к децентрализованным компонентам данных, однако надежность их прогнозов в рамк...
arXiv:2608.16690v2 Annualce Type: заменить резюме: мультимодальные крупные языковые модели (MLMs) широко используются для автоматизированной аннотации, однако их точность в расчете на один класс сущес...
arXiv: 26009,076770v1 Annualte Type: New Humber Abstract: Растущий реализм и доступность манипулируемых и генерированных лиц угрожают надежности цифровых средств массовой информации. Для обнаружения т...
arXiv:2609.07229v1 Annuales Type: New Humber: Vision-Language Models предлагает перспективный подход к обнаружению аномалий с нулевым прицелом (ZSAD). Однако из-за предвзятости в объекте, обычные и ан...
arXiv: 2609.05730v1 Annuals Type: New Humber: Contrastractive Language Image Prefering (CLIP) — строительный блок многих приложений для машинного обучения. Законы о расширении масштабов предусматриваю...
arXiv: 2609.05583v1 Видеотипы (VLM) изменяют компьютерное зрение путем согласования визуальных и текстовых встроенных устройств, позволяя моделям распознавать визуальные концепции и рассуждать о них с...
arXiv: 26009,04800v1 Annuale Type: New Brieflow: частично значимый Video Retrieval (PRVR) предназначен для извлечения нетронутых видео, содержащих моменты, имеющие отношение к текстовому запросу. Поск...
arXiv: 26009,03391v1 Тип уведомления: новое резюме: Превентивное изучение языка (CLIP) стало одной из ключевых парадигм для понимания языка зрения, используемого при дистанционном зондировании. Вместе...
arXiv:2608.29604v1 Annuate Type: кросс-бюллетень: поиск на языке зрения с двойными кодерами в формате CLIP позволяет добиться высоких показателей работы в разных видах транспорта, однако практическая ...
arXiv: 2608,31074v1 Анонимный тип: новое резюме. Мы предлагаем легкую двухступенчатую систему для обнаружения аномалий в режиме реального времени. На первом этапе YOLO v11n-позиция используется для об...
arXiv:2608.29313v1 Аннонс Тип: новое резюме: модели, подобные CLIP-видеоязычным моделям (VLM), подготовленные с контрастными целями, обучаются сильным глобальным изображениям и текстовым представления...
arXiv:2608.26744v1 Новая классификация Zero-shot нуждается в эффективном поиске меток и тонком визуальном рассуждении, но дискриминационные и генеративные модели языка зрения терпят неудачу дополнител...
arXiv:2608.25609v1 Аннотация к западному изданию: Мы идентифицируем ранее не сообщаемое явление в представлениях CLIP: картины, созданные человеком и искусственным интеллектом, спонтанно разделяются п...
arXiv:2608.25575v1 Предупрежденные модели языка зрения, такие как CLIP, преуспевают при распознавании с нулевым выстрелом, но часто терпят неудачу при композиционности, особенно атрибут-объект и реляц...
arXiv:2608.25485v1 Новые модели языка зрения, такие как CLIP, показали значительный потенциал в обработке естественных изображений, но их перфорация часто ограничена отличительными характеристиками сп...