Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Computer Vision und Mustererkennung Wiederherstellung von Gelöschten Bildern: Die geheime Kunst der Wiedergewinnung

Wissenschaftler finden Möglichkeiten, Bilder mit ausgelöschten Konzepten mithilfe fortschrittlicher Techniken wiederherzustellen.

Matan Rusanovsky, Shimon Malnick, Amir Jevnisek

2025-04-27T15:13:30+00:00 ― 6 min Lesedauer

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Bild- und Videoverarbeitung Verbesserung der Klarheit in der Ultraschallbildgebung mit U-WNO

Pranava Seth, Deepak Mishra, Veena Iyer

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Computer Vision und Mustererkennung Lokale Modelle: Eine Lösung für Afrikas Lebensmittelkrise

Girmaw Abebe Tadesse, Caleb Robinson, Charles Mwangi

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Computer Vision und Mustererkennung Die Erkenntnisse des selbstüberwachten Lernens aufdröseln

Raynor Kirkson E. Chavez, Kyle Gabriel M. Reynoso

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Bild- und Videoverarbeitung Wiederbelebung verschwommener Erinnerungen: Eine neue Methode zur Bildrestaurierung

Darshan Thaker, Abhishek Goyal, René Vidal

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Computer Vision und Mustererkennung CtrlNeRF: Transformation der 3D-Bilderstellung

Jian Liu, Zhen Yu

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Computer Vision und Mustererkennung Die Zukunft der 3D-Modellrekonstruktion

2D-Bilder in realistische 3D-Modelle für unterschiedliche Anwendungen verwandeln.

Ajith Balakrishnan, Sreeja S, Linu Shine

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Computer Vision und Mustererkennung SEED4D: Die Zukunft von autonomen Fahrdaten

SEED4D erstellt synthetische Daten für intelligentere selbstfahrende Technologien.

Marius Kästingschäfer, Théo Gieruc, Sebastian Bernhard

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Maschinelles Lernen KI vor Hintertürangriffen schützen: Ein neuer Ansatz

Erfahre, wie PAR hilft, KI-Modelle vor versteckten Bedrohungen zu schützen.

Naman Deep Singh, Francesco Croce, Matthias Hein

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Computer Vision und Mustererkennung Objektverfolgung revolutionieren mit BEV-SUSHI

Ein neues System, das Objekte in Echtzeit mit mehreren Kameras verfolgt.

Yizhou Wang, Tim Meinhardt, Orcun Cetintas

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Computer Vision und Mustererkennung Revolutionierung des Zählens in KI: LVLM-Count

Eine neue Methode verbessert das Zählen in Bildern mit LVLMs.

Muhammad Fetrat Qharabagh, Mohammadreza Ghofrani, Kimon Fountoulakis

2025-04-27T02:38:30+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die visuelle Verankerung mit synthetischen Daten revolutionieren

Erfahre, wie das POBF-Framework die Bilderkennung mit wenig Daten revolutioniert.

Zilin Du, Haoxin Li, Jianfei Yu

2025-04-27T02:00:45+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung FlashSLAM: Die Zukunft der 3D-Kartierung

Die Revolution der Echtzeit-3D-Kartierung für Roboter und AR-Apps.

Phu Pham, Damon Conover, Aniket Bera

2025-04-27T01:23:00+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die dunkle Seite der Memes: Anti-muslimische Einstellungen

Die Untersuchung des Anstiegs anti-muslimischer Memes und deren Einfluss auf die Kultur.

S M Jishanul Islam, Sahid Hossain Mustakim, Sadia Ahmmed

2025-04-27T00:45:15+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Lücke in der Erkennung von handgeschriebener Musik überbrücken

Mit GANs fragile handgeschriebene Notenblätter zu digitalisieren, um den Zugang zu verbessern.

Elona Shatri, Kalikidhar Palavala, George Fazekas

2025-04-26T23:33:40+00:00 ― 9 min Lesedauer

Digitale Bibliotheken KI-Forschung: Veränderungen, Trends und zukünftige Richtungen

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in der KI-Forschung, Modellen und Trends.

Christoph Leiter, Jonas Belouadi, Yanran Chen

2025-04-26T23:29:45+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Revolution im Handtracking mit EMG2Pose

Das EMG2Pose-Dataset verwandelt, wie Geräte Handbewegungen verstehen.

Sasha Salter, Richard Warren, Collin Schlager

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Robotik SparseGrasp: Robotergriffen neu gedacht

Roboter lernen mit SparseGrasp schnell, Objekte zu greifen, und das mit minimalen Bildern.

Junqiu Yu, Xinlin Ren, Yongchong Gu

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Computer Vision und Mustererkennung GSOT3D: Eine neue Ära im 3D-Objekt-Tracking

GSOT3D verbessert Tracking-Systeme für Anwendungen in der echten Welt.

Yifan Jiao, Yunhao Li, Junhua Ding

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Bild- und Videoverarbeitung Innovative Techniken verbessern die Herzgesundheitsbilder

Neue Methoden verbessern die Bildanalyse zur Klassifikation von Herzkrankheiten.

Nourelhouda Groun, Maria Villalba-Orero, Lucia Casado-Martin

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Computer Vision und Mustererkennung Die Revolutionierung des Selbstüberwachten Lernens mit PID

Neue Methoden verbessern das maschinelle Lernen, indem sie die Informationstypen aufdröseln.

Salman Mohamadi, Gianfranco Doretto, Donald A. Adjeroh

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Maschinelles Lernen ILASH: Eine grünere Zukunft für KI

Das neue System ILASH senkt den Energieverbrauch und die Emissionen bei KI-Modellen.

Md Hafizur Rahman, Md Mashfiq Rizvee, Sumaiya Shomaji

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Computer Vision und Mustererkennung Die Zukunft des Selbstüberwachten Lernens färben

Entdecke, wie direktes Colorieren die Machine-Learning-Prozesse verbessert.

Salman Mohamadi, Gianfranco Doretto, Donald A. Adjeroh

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Bild- und Videoverarbeitung Präsentation von UltraSam: Eine neue Ära in der Ultraschallanalyse

UltraSam verbessert die Ultraschallbildanalyse mit dem umfangreichen US-43d Datensatz.

Adrien Meyer, Aditya Murali, Didier Mutter

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Computer Vision und Mustererkennung Die Revolutionierung der Segmentierung: Ein neuer Ansatz

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Bildsegmentierung für komplexe röhrenförmige Strukturen.

Bo Wen, Haochen Zhang, Dirk-Uwe G. Bartsch

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Computer Vision und Mustererkennung Die Revolution der Kopfneigungsbestimmung mit CLERF

Neue Techniken verbessern die Genauigkeit bei der Erkennung der Kopfposition mit synthetischen Bildern.

Ting-Ruen Wei, Haowei Liu, Huei-Chung Hu

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Computer Vision und Mustererkennung 3D-Objekterkennung mit GPQ optimieren

Eine neue Methode reduziert die Abfrageüberlastung in 3D-Erkennungsmodellen.

Lizhen Xu, Shanmin Pang, Wenzhao Qiu

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Computer Vision und Mustererkennung 2D-Bilder in 3D-Modelle umwandeln

Lerne, wie kleinere Modelle die 3D-Rekonstruktion aus Bildern neu gestalten.

Aditya Dutt, Ishikaa Lunawat, Manpreet Kaur

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Computer Vision und Mustererkennung NitroFusion: Die Zukunft der Bildkreation

Entdecke NitroFusion, eine Ein-Schritt-Methode, um faszinierende Bilder aus Text zu erstellen.

Dar-Yen Chen, Hmrishav Bandyopadhyay, Kai Zou

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Computer Vision und Mustererkennung Maschinenlernen stärken: Ein neuer Ansatz

Entdecke, wie metamorphoses Testen Machine-Learning-Modelle für echte Herausforderungen verbessert.

Said Togru, Youssef Sameh Mostafa, Karim Lotfy

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Computer Vision und Mustererkennung Die Revolution der 3D-Modellierung mit Planaren Gaussian Splatting

Entdecke, wie PGS 2D-Bilder mühelos in detaillierte 3D-Modelle verwandelt.

Farhad G. Zanjani, Hong Cai, Hanno Ackermann

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Computer Vision und Mustererkennung RandAR: Die Zukunft der Bilderzeugung

Entdecke RandAR, eine neue Art, Bilder zu erstellen, die traditionelle Grenzen sprengt.

Ziqi Pang, Tianyuan Zhang, Fujun Luan

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Computer Vision und Mustererkennung Einfache Objektverfolgung in Videos

Neue Methode findet Objekte in langen Videos ohne viel Training.

Savya Khosla, Sethuraman T, Alexander Schwing

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Computer Vision und Mustererkennung Die Zukunft der KI-gestützten Bilderstellung

Entdecke, wie KI Texte in beeindruckende Bilder mit neuester Technologie verwandelt.

Zeyi Sun, Ziyang Chu, Pan Zhang

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Computer Vision und Mustererkennung Kunst aus Worten machen: Der Aufstieg der Text-zu-Bild-Generierung

Entdecke, wie Technologie beeindruckende Bilder aus einfachen Textvorgaben erstellt.

Anton Voronov, Denis Kuznedelev, Mikhail Khoroshikh

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Computer Vision und Mustererkennung COSMOS: Brücke zwischen Vision und Sprache

COSMOS verbessert die Fähigkeit von KI, Bilder und Texte zusammen zu verstehen.

Sanghwan Kim, Rui Xiao, Mariana-Iuliana Georgescu

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Computer Vision und Mustererkennung Die Zukunft von V2X: Strassen verwandeln

Entdecke, wie V2X-Technologien die Fahrzeugkommunikation verändern und für sicherere Strassen sorgen.

Zewei Zhou, Hao Xiang, Zhaoliang Zheng

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Computer Vision und Mustererkennung Die Revolutionierung des 3D-Szenenverständnisses durch Sprache

Neue Methode kombiniert visuelle Daten und Sprache für smarteres 3D-Verstehen.

Jiahuan Cheng, Jan-Nico Zaech, Luc Van Gool

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Computer Vision und Mustererkennung SceneFactor: Die Revolution der 3D-Szenenerstellung

Revolutioniere deine digitalen Erlebnisse mit einfacher 3D-Szenenerstellung.

Alexey Bokhovkin, Quan Meng, Shubham Tulsiani

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Quantitative Methoden Brustkrebs navigieren: Fortschritte bei Diagnose und Behandlung

Entdeck, wie Technologie die Diagnose und Behandlung von Brustkrebs verbessert.

Suchithra Kunhoth, Somaya Al- Maadeed, Younes Akbari

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Computer Vision und Mustererkennung Fehler im Gaming: Eine neue KI-Frontier

Forscher nutzen Gaming-Glitches, um KI physikalisches Allgemeinwissen beizubringen.

Meng Cao, Haoran Tang, Haoze Zhao

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Computer Vision und Mustererkennung KI-Kunst mit IQA-Adapter verbessern

Der IQA-Adapter verbessert die Qualität von KI-generierten Bildern bemerkenswert.

Khaled Abud, Sergey Lavrushkin, Alexey Kirillov

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Computer Vision und Mustererkennung Die Herausforderung der Objekterkennung mit DETR meistern

Lern, wie DETR die Objekterkennung verändert und die Vorhersagezuverlässigkeit verbessert.

Young-Jin Park, Carson Sobolewski, Navid Azizan

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Computer Vision und Mustererkennung Die Revolution der menschlichen Bewegungsverfolgung mit Event-Kameras

Eine neue Methode erfasst die menschliche Bewegung bei hohen Geschwindigkeiten genau mit Eventdaten.

Ziyun Wang, Ruijun Zhang, Zi-Yan Liu

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Multimedia Die Revolution der Sprachgenerierung mit Video und Text

Eine neue Methode erzeugt Sprache aus Videos, was Synchronisation und Sprachenlernen verbessert.

Akshita Gupta, Tatiana Likhomanenko, Karren Dai Yang

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Computer Vision und Mustererkennung Die Zukunft sichern: Multimodale Modelle absichern

Erkunde die Schwachstellen und Abwehrmechanismen von multimodalen Modellen in der heutigen Technologie.

Viacheslav Iablochnikov, Alexander Rogachev

2025-04-25T04:42:45+00:00 ― 6 min Lesedauer