論文の概要: Monkeypox Image Data collection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01774v1
- Date: Fri, 3 Jun 2022 18:35:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-12 17:43:24.835906
- Title: Monkeypox Image Data collection
- Title(参考訳): Monkeypoxイメージデータ収集
- Authors: Md Manjurul Ahsan, Muhammad Ramiz Uddin, and Shahana Akter Luna
- Abstract要約: 本稿では、Monkeypox Openイメージデータ収集手順について説明する。
ウェブサイト、新聞、オンラインポータルから収集した画像を組み立てて作成され、データ拡張後の1905年頃の画像を含んでいる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This paper explains the initial Monkeypox Open image data collection
procedure. It was created by assembling images collected from websites,
newspapers, and online portals and currently contains around 1905 images after
data augmentation.
- Abstract(参考訳): 本稿では,最初のモンキーポックスオープン画像データ収集手順について述べる。
ウェブサイト、新聞、オンラインポータルから収集した画像を組み立てて作成され、データ拡張後の1905年頃の画像を含んでいる。
関連論文リスト
- Descanning: From Scanned to the Original Images with a Color Correction
Diffusion Model [11.179584649698134]
我々はDESCAN-18Kという,高品質で大規模なデータセットを新たに導入する。
これは、複数の複雑な劣化を含む野生で収集された18K対の原画像とスキャンされた画像を含んでいる。
本研究では,大域的な色劣化を補正するカラーエンコーダと,局所的な劣化を除去する条件付き拡散確率モデル(DDPM)からなる,DescanDiffusionと呼ばれる新しい画像復元モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T02:11:52Z) - Automatic Recognition of Learning Resource Category in a Digital Library [6.865460045260549]
本稿では,文書画像分類のためのヘテロジニアス学習資源(HLR)データセットを提案する。
このアプローチでは、個々の学習リソースを構成文書イメージ(シート)に分解する。
これらの画像はOCRツールを通じて処理され、テキスト表現を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T07:48:18Z) - Towards Safe Self-Distillation of Internet-Scale Text-to-Image Diffusion
Models [63.20512617502273]
テキストから画像への拡散モデルにおいて,問題のあるコンテンツ生成を防止するため,SDDと呼ばれる手法を提案する。
本手法は,画像の全体的な品質を劣化させることなく,生成した画像から有害なコンテンツをはるかに多く除去する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T07:48:29Z) - DIAGNOSIS: Detecting Unauthorized Data Usages in Text-to-image Diffusion
Models [85.52369122266549]
保護されたデータセットにインジェクトされたコンテンツを配置することで、不正なデータ利用を検出する手法を提案する。
具体的には、ステルス画像ワープ機能を用いて、これらの画像にユニークな内容を追加することにより、保護された画像を修正する。
このモデルが注入されたコンテンツを記憶したかどうかを解析することにより、不正に不正に使用したモデルを検出することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T16:27:39Z) - OBELICS: An Open Web-Scale Filtered Dataset of Interleaved Image-Text
Documents [122.55393759474181]
我々は、インターリーブされた画像テキスト文書のオープンなWebスケールフィルタリングデータセットであるOBELICSを紹介する。
データセット作成プロセスを説明し、包括的なフィルタリングルールを示し、データセットの内容を分析する。
IDEFICSという名前の9~800億のパラメータのビジョンと言語モデルをトレーニングし、異なるマルチモーダルベンチマークで競合性能を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-21T14:01:01Z) - InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions [103.77092910685764]
人間の指示から画像を編集する手法を提案する。
入力画像とモデルに何をすべきかを指示する命令が与えられたら、我々のモデルはこれらの命令に従って画像を編集します。
入力画像と書き起こしの多様なコレクションに対して、魅力的な編集結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-17T18:58:43Z) - Self-Distilled StyleGAN: Towards Generation from Internet Photos [47.28014076401117]
本稿では,インターネットから収集した未処理画像に対して,StyleGANをどのように適応させるかを示す。
本稿では,2つの主成分からなるスタイルGANを用いた自己蒸留法を提案する。
提案手法は,データの多様性の損失を最小限に抑えつつ,高品質な画像の生成を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-24T17:16:47Z) - Context-Aware Group Captioning via Self-Attention and Contrastive
Features [31.94715153491951]
本稿では,他の参照画像のコンテキスト内で対象画像のグループを記述することを目的とした,コンテキスト対応型グループキャプションを提案する。
そこで本研究では,自己認識機構とコントラスト的特徴構成を組み合わせたフレームワークを提案する。
私たちのデータセットは、パブリックなConceptual Captionsデータセットと、新しいStock Captionsデータセットの上に構築されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-07T20:59:53Z) - A Method for Curation of Web-Scraped Face Image Datasets [13.893682217746816]
データセットを集める際には、さまざまな問題が発生する。
何百万もの画像が存在しているため、手作業によるクリーニングは不可能である。
本稿では,顔認識手法をテストするためのクリーンなデータセットを提供することを目標とする半自動手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-07T01:57:32Z) - CurlingNet: Compositional Learning between Images and Text for Fashion
IQ Data [52.714534304697395]
本稿では,画像テキスト埋め込みの合成のセマンティック距離を計測できるCurlingNetという手法を提案する。
ファッション領域のデータに対して効果的な画像テキスト合成を学習するために,本モデルでは2つの重要な要素を提案する。
ICCV 2019では、私たちのモデルのアンサンブルが最高のパフォーマンスの1つを達成する最初のファッション-IQチャレンジに参加します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-27T09:36:32Z) - COVID-19 Image Data Collection [5.033710669412772]
本稿では、最初の新型コロナウイルスのオープンイメージデータ収集について述べる。
ウェブサイトや出版物から医用画像を集め、現在123個の正面X線を撮影している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T19:37:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。