Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

STimage-1K4M kombiniert detaillierte Bilder und Gen-Daten, um die Forschung zu Krankheiten zu verbessern.

Entdecke, wie virtuelle Herzmodelle die Patientenversorgung verändern.

Vorstellung einer Methode für schnelle Video-Klassifizierungen basierend auf der Analyse von frühen Frames.

PartCLIPSeg verbessert die Teilesegmentierung in der Computer Vision für eine bessere Objekterkennung.

GUICourse hat das Ziel, die Interaktion mit digitalen Schnittstellen durch gezielte Datensätze für GUI-Agenten zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die 3D-Objekterkennung mit LiDAR-Daten.

VideoVista bietet eine umfassende Bewertung für Video-Frage-Antwort-Modelle.

MINT-1T ist der grösste Open-Source-Datensatz zum Trainieren von multimodalen Modellen.

Ein neues 2D-Mensch Bewegungs-Dataset öffnet Türen für realistische Animationen.

Neue Techniken verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei Bildsuchaufgaben.

MMNeedle-Benchmark-Tests für multimodale Modelle zur Handhabung von langen Kontexten.

Neue Methoden verbessern die Fähigkeit von Robotern, Umweltveränderungen ohne Training zu erkennen.

Diese Studie bewertet, wie HD-Kartenmethoden unter schwierigen Bedingungen abschneiden.

Präsentation möglicher Lösungen für komplexe Bildgebungsaufgaben mit Klarheit.

Die Kombination von Patientendaten mit Röntgenaufnahmen des Brustkorbs verbessert die Genauigkeit der Berichte und die Patientenversorgung.

SLOctolyzer automatisiert die Analyse von Netzhautbildern und unterstützt die Forschung im Bereich Augengesundheit.

Ein neues Modell verbessert die Bildinversion und -bearbeitung und sorgt für bessere Qualität und Detailgenauigkeit.

Diese Studie untersucht den Einsatz von General Video Transformers für verbesserte Fernphysiologiemessungen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der Blutgefässsegmentierung in medizinischen Bildern.

Ein neues Modell verbessert die Rauchdetektion mithilfe von Satellitenbildern unter schwierigen Bedingungen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Identifizierung von Pflanzenstress durch automatisierte Datenaugmentation.

Ein Blick auf neuronale Netzwerke, Unsicherheit und deren Einfluss auf die Entscheidungsfindung von KI.

Das neue Modell ChangeViT verbessert die Änderungsdetektion in Satelliten- und Drohnenbildern.

LACPANet verbessert die Analyse von Nierentumoren mithilfe von Mehrphasen-CT-Bildern.

Die Sicherheitsherausforderungen durch gegnerische Angriffe auf multimodale Agenten erkunden.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen zur Mineralstandorte mit selbstüberwachtem Lernen.

Forschung zeigt, wie Selbstaufmerksamkeit das Modellieren der neuronalen Antwort im Deep Learning verbessert.

Eine neue Methode verbessert das federierte Lernen, indem sie nur ein Bild für das Training verwendet.

Hier ist SeTAR, eine trainingsfreie Lösung, um Daten zu erkennen, die ausserhalb der Verteilung in neuronalen Netzen liegen.

Der Restorer behebt effektiv mehrere Bildprobleme mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche.

Ein umfangreicher Datensatz verbessert die Forschung zur Kommunikation zwischen Fahrzeugen.

Neues KI-Programm schlägt menschliche Fahrer nur mit internen Fahrzeugdaten.

Ein neuer Datensatz, um die maschinelle Interpretation von Fernerkundungsbildern zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Kommunikation für die Gehörlosengemeinschaft durch verbesserte Gebärdenspracheerkennung.

Eine neue Methode mischt echte und synthetische Bilder, um Machine Learning Modelle zu verbessern.

Neues Gerät nutzt fNIRS, um Bilder aus der Gehirnaktivität zu rekonstruieren.

TRIP verbessert die Effizienz der maschinellen visuellen Erkennung mithilfe von ereignisbasierten Kameradaten.

Eine neue Methode, um Maschinen durch Videos zu lehren, trotz visueller Unterschiede.

Satellitenbilder und Computer Vision nutzen, um die Datengenauigkeit in der Fischzucht zu verbessern.

Eine neue Methode zur Schätzung der Objektpose mit schwach beschrifteten Daten zeigt vielversprechende Ergebnisse.