githubGitHubあり2026-09-10
label-studio — Label Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format
データラベル化と注釈化を行うためのツールです。
コンピュータビジョン物体検出分類セグメンテーション画像
- 用途
- データラベル化ツール
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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「Segmentation」の検索結果
30 件githubGitHubあり2026-09-09
ultralytics — Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object tracking
ultralyticsはYOLO(You Only Look Once)の技術を使用したオブジェクト検出ライブラリで、高い精度を提供している。
コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション
- 用途
- オブジェクト検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-09
supervision — We write your reusable computer vision tools. 💜
supervisionは、機械学習技術を活用して、ユーザー独自のコンピュータビジョンツールを作成することができる。
コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション
- 用途
- オリジナルコンピュータビジョンツール
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
cvat — Computer Vision Annotation Tool (CVAT) is a leading platform for building high-quality visual datasets for vision AI. It offers open-source, cloud, and enterprise products, as well as labeling services, for image, video, and 3D annotation with AI-assisted labeling, quality assurance, team collaboration, analytics, and developer APIs.
CVATは、機械学習用の業界標準のデータエンジンです。さまざまなスケールのチームが使用し、さまざまなスケールのデータに対応しています。
品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション分類検出画像
- 用途
- データのラベル付けと管理
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
labelme — Image annotation with Python. Supports polygon, rectangle, circle, line, point, and AI-assisted annotation.
イメージを注釈するツール。ポリゴン、長方形、円、線、点などを注釈することができる。
コンピュータビジョンセグメンテーション分類画像動画
- 用途
- イメージ注釈
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
CoreNLP — CoreNLP: A Java suite of core NLP tools for tokenization, sentence segmentation, NER, parsing, coreference, sentiment analysis, etc.
CoreNLPはJavaで開発されたNLPツールのセットであり、分割、文分割、名詞認識、パーシング、コorefence、感情分析などを行える。
コンピュータビジョンセグメンテーション分類
- 用途
- 分析
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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arxivGitHubあり2026-09-08
SynthRCT: Scalable Conditional Deformation Synthesis for Synthetic Repeat CT Generation
In proton therapy, plans are typically optimized on a single planning CT, making robustness evaluation essenti
コンピュータビジョンセグメンテーション生成3D
- 用途
- 生成
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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arxivGitHubあり2026-09-08
Geodesic-informed Generative Diffusion Model For Topology-preserved Image Video Generation
Generative diffusion models have emerged as a class of powerful techniques for various imaging applications, i
コンピュータビジョンセグメンテーション生成画像テキスト
- 用途
- 生成
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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arxivGitHubあり2026-09-08
A Joint 2D-3D Statistical Shape Model for Orthopedic Reconstruction
Three-dimensional femoral reconstruction from radiographs supports surgical planning, implant sizing, and post
コンピュータビジョンセグメンテーション3D
- 用途
- セグメンテーション
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-08
Evaluation Principles for MRI-MRA Registration in Trigeminal Neuralgia: An ROI-Centered Neurovascular Benchmark
Preoperative evaluation of trigeminal neuralgia (TN) often requires joint interpretation of structural MRI, wh
コンピュータビジョンセグメンテーション検出画像マルチモーダル
- 用途
- 検出
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-08
MorphoOrgaAgent: A Foundation-Model-Based Multi-Agent System for Autonomous Organoid Analysis
Organoids are three-dimensional tissue models whose morphology provides important insights into tumor developm
自然言語処理プロンプトエンジニアリング生成セグメンテーション画像
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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arxivGitHubあり2026-09-08
EdMCGS: Event-Driven Markov Chain Gaussian Splatting for Extreme-Low-Frame-Rate Dynamic Scene Reconstruction
We present EdMCGS (Event-driven Markov chain Gaussian Splatting), an end-to-end method for reconstructing dyna
コンピュータビジョンセグメンテーション画像3D
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-08
TRIUNE-Net: Harmonizing Scale, Shape, and Efficiency in Pancreatic Tumor Segmentation
Pancreatic tumor segmentation in 3D CT volumes is challenged by extreme scale variability across both the panc
深層学習Transformerセグメンテーションテキスト3D
- 用途
- セグメンテーション
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-08
stanza — Stanford NLP Python library for tokenization, sentence segmentation, NER, and parsing of many human languages
stanzaは、さまざまな言語を処理するための言語処理用ライブラリです。
コンピュータビジョンセグメンテーション分類
- 用途
- 言語処理用ライブラリを提供する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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arxivGitHubあり2026-09-07
Continuous Token-Level Spatio-Temporal Context Modeling for Visual Object Tracking
Spatio-temporal context has become increasingly crucial for visual tracking. However, most existing approaches
品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション画像テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-09-07
segmentation_models.pytorch — Semantic segmentation models with 500+ pretrained convolutional and transformer-based backbones.
セマンティックシーケンス分割モデルのライブラリです。
深層学習Transformerセグメンテーション画像
- 用途
- セマンティックシーケンス分割モデル
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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huggingfaceHugging Faceあり2026-09-06
Multi-Grid Post-Training for Long-Form Multi-Shot Video Generation
Generating long-form multi-shot videos requires coherent within-shot motion and visually consistent narratives
自然言語処理埋め込み・検索生成セグメンテーション画像
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-09-05
Cadence: Error-Bounded Lossy Compression of Demand Time Series with a Time-Series Foundation Model
We present Cadence, an error-bounded lossy compressor for numeric time series pairing a 330M-parameter time-se
センサ/時系列コンピュータビジョンセグメンテーション検出テキスト時系列
- 用途
- 検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-09-03
ENEAS: Embedding-guided Neural Ensemble for Adaptive Segmentation
We present ENEAS, a unified, text-promptable method for instance tracking and semantic discovery. Text-prompta
品質予測/異常検知自然言語処理RAG分類セグメンテーション画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-09-03
One Editor, Many Edits: A Unified Training-Free Framework for Diverse Video Editing
Video editing spans diverse editing paradigms, yet achieving high-quality instruction-guided and subject-guide
品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション動画
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-09-03
AdaptVPR: Route-Aware Hard Positive Generation for Robust Visual Place Recognition
Visual Place Recognition (VPR) localizes a query image by retrieving database images of the same or nearby pla
コンピュータビジョンセグメンテーション分類生成画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-02
No-Regret Bayesian Optimization with Finite-Library Input-Warped Kernels
Gaussian-process Bayesian optimization (GP-BO) excels at black-box optimization of costly functions, e.g., hyp
少数データ向きCPUで試しやすい条件最適化コンピュータビジョンセグメンテーション
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivGitHubあり2026-09-02
Schrödinger Bridges on Lie Group Manifolds for Probabilistic Intrinsic Generation
Generative modeling directly on geometric manifolds can avoid errors introduced by flattening non-Euclidean da
コンピュータビジョンセグメンテーション生成回帰
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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huggingfaceHugging Faceあり2026-09-02
VeriPhy: Agentic Physical Reasoning for World Model Evaluation and Refinement
Visual fluency in generated video does not imply physical reliability, and a scalar quality score alone is inc
MI向き品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション検出生成画像
- 用途
- 検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-01
Artificial Rosetta Stone: Constrained Maximum A Posteriori (MAP) Reconstruction of Symbolic Raga Sequences via Order-k Markov Models
Reconstructing a damaged musical fragment is an inverse problem: the observed sequence contains partial inform
深層学習軽量化・量子化セグメンテーションテキスト音声
- 用途
- セグメンテーション
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-01
yolov5 — Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
YOLOv5という物体検出アルゴリズムをPyTorchから他の言語に変換できるライブラリ。
コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション
- 用途
- 物体検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-08-29
QCell: Recombining and Aligning Cell Queries for Overlapping Instance Segmentation
Instance segmentation of overlapping cells in microscopy remains challenging due to semi-transparent structure
コンピュータビジョンセグメンテーション画像
- 用途
- セグメンテーション
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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arxivGitHubあり2026-08-26
Quantum-Inspired Modeling of Driving Behavior
Driver behavior is heterogeneous, context-dependent, and changes over time, and these properties shape the tra
説明可能コンピュータビジョンセグメンテーションテキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-08-13
pytorch-grad-cam — Advanced AI Explainability for computer vision. Support for CNNs, Vision Transformers, Classification, Object detection, Segmentation, Image similarity and more.
このライブラリは、コンピューター ビジョンのための高度なAI解釈と可視化ソリューションです。このライブラリは、CNN、ビジョン トランスフォーム、分類、物体検出、分割、画像類似度など、さまざまなコンピューター ビジョンの
深層学習Transformer分類検出セグメンテーション
- 用途
- AIの解釈と可視化ソリューション
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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arxivGitHubあり2026-07-22
Memoir: Should a Model Write to Its Memory While It Thinks?
この研究では、リカレントニューラルネットワークの構造とメモリの使用量の関係を調べた。結果は、メモリの使用量が減少し、モデルがより効率的に学習することができるというものであり、これは、リカレントニューラルネットワークのパフ
コンピュータビジョンセグメンテーション
- 用途
- リカレントニューラルネットワークの構造とメモリの使用量の関係
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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