Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

LHU-Net verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der medizinischen Bildsegmentierung und hilft so den Gesundheitsprofis.

Neues Framework verbessert die Erkennung von starken Gravitationslinsensystemen in astronomischen Bildern.

Classifier verbessern, indem man Unsicherheiten managt und die Zuverlässigkeit in kritischen Anwendungen erhöht.

Entdecke, wie DMD die Bewegungserkennung in Video-Streams für Sicherheitsanwendungen verbessert.

Dieser Artikel bespricht die Bedeutung und Herausforderungen der Erkennung von Daten ausserhalb der Verteilung im maschinellen Lernen.

Erforschen, wie KI die Videoproduktionsprozesse für Filmemacher verändert.

Entdecke das neue Framework, das den Bildstiltransfer mit Textbeschreibungen beschleunigt.

Ein neues Framework verbessert die Tabellenerkennung mithilfe von semi-supervised Lernstrategien.

Die Erkundung von selbsupervisierten Lernmethoden, die die Computer Vision verändern.

Eine neue Methode verbessert die Qualität von Satellitenbildern für eine bessere Analyse.

Neue Methoden verbessern die Verfolgung von Hautmerkmalen für Gesundheitsbewertungsanwendungen.

GISR hilft Robotern, ihren Standort genau zu bestimmen, indem sie Kamerabilder verwenden.

DynaSeg verbessert die Bildsegmentierung, ohne auf gelabelte Daten angewiesen zu sein.

Ein neues Framework verbessert die kontaktlose Überwachung von Vitalzeichen mithilfe von Video-Techniken.

Ein Leitfaden zur effektiven Vorbereitung und Einreichung deiner akademischen Arbeit.

Entdecke, wie TEP die Texturrandermittlung ohne kompliziertes Training verändert.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von Simulationen bei der Bewertung von Roboterfähigkeiten.

Die Fortschritte und Herausforderungen bei der Gesichtserkennung mit Masken erkunden.

Diese Forschung verbessert die Anomalieerkennung, indem sie geräuschbedingt erzeugte Pseudoanomalien für ein besseres Modelltraining nutzt.

SuRGe verbessert Bilder mit niedriger Auflösung mithilfe von fortschrittlichen GAN-Techniken.

Eine neue Methode verbessert die 3D-Objektrekonstruktion mit einem einzigen RGB-Video.

Eine Methode zur Einschätzung des Nutzervertrauens in KI, besonders im Gesundheitswesen.

Ein neuer Ansatz verbessert Schwarz-Weiss-Videos mit automatischer Farbgebung.

Eine neue Methode verbessert punktbasierte Grafiken für Anwendungen in der realen Welt.

MemVP einführen, um die Effizienz in Vision-Language-Modellen zu verbessern.

Entdeck das Potenzial von personalisierten Bildgenerierungstechniken.

Transformiere Texte nahtlos in Bilder, Videos und Audio mit Lumina-T2X.

Ein neues Verfahren verbessert die Bildbearbeitung von Fernerkundungsbildern mit minimalen Daten und Textanleitung.

Eine neue Methode verbessert die Sichtbarkeitsberechnungen für KI in Spielen.

Die Bedrohung durch KI, die Videostile imitiert, mit innovativen Schutzmethoden angehen.

Eine neue Methode vereinfacht die 3D-Bewegungserfassung durch automatisierte Kamerakalibrierung.

PEAVS analysiert, wie gut Audio und Video zusammenarbeiten, um das Zuschauererlebnis zu verbessern.

Diese Studie untersucht die Rolle von Federated Learning bei der Dokumenten-Visuellen-Fragen-Beantwortung.

Dieser Artikel behandelt, wie man CNNs verbessern kann, indem man niedrigfrequente Informationen nutzt, um besser gegen Angriffe von aussen gewappnet zu sein.

Eine Methode zur genauen Schadensdetektion mit Radarbildern vorstellen.

Diese Studie untersucht Vorurteile in kontinuierlichen Lernmodellen für medizinische Bildgebung.

Lern, wie du essbare und giftige Pilze voneinander unterscheiden kannst, für deine Gesundheit und Sicherheit.

Diese Methode nutzt stationäre Kameras, um Essen auf Utensilien zu verfolgen.

Ein neuer Ansatz, um das kontrastive Lernen durch adaptive Datenaugmentierungstechniken zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Bildklarheit durch gestreute Materialien, indem sie erlernte Lichtmuster nutzt.