Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Neues Modell erstellt diverse Gehirn-MRT-Bilder mit Physik und maschinellem Lernen.

Ein neues Framework verbessert die Ereigniserkennung mit Ereigniskameras.

Ein neuer Datensatz verbessert, wie Drohnen ihren Standort ohne GPS finden.

Wir stellen Hyperbolic Vision Transformers für fortgeschrittene Bildklassifikation und -analyse vor.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von CNN-Features und der Entscheidungsfindung.

Forscher entwickeln CHOIR, um die Genauigkeit der Hand-Objekt-Interaktion zu verbessern.

Kombination von hyperspektraler Bildgebung und Deep Learning für bessere Materialklassifikation.

IRASNet verbessert die automatische Erkennung in SAR-Bildern durch innovative Techniken.

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz zur Inspektion von Isolatorfehlern in Stromnetzen vor.

Eine Studie zur Leistung von Objekterkennungsmodellen auf kleinen Computern.

Ein neuer Ansatz verbessert das Training vielfältiger Modellgruppen effizient, ohne separate OOD-Daten.

Erforsche, wie Spacewalker die Annotation und Analyse von unstrukturierten Daten verbessert.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit der MS-Läsionssegmentierung in MRT-Scans.

LATEC bietet eine umfassende Bewertung von XAI-Methoden für mehr Transparenz bei KI.

Entdecke, was bestimmte Bilder fesselnd und ansprechend für verschiedene Zuschauer macht.

Neue Ansätze in der HAR verbessern die Aktivitätserkennung mithilfe von Smartphone-Daten.

Hier kommt CLIPFit, eine Methode für effizientes Fine-Tuning von Vision-Language-Modellen.

Skyeyes erstellt detaillierte Bodenansichten aus Luftbildern für verschiedene Anwendungen.

Eine neue Methode vorstellen, um Deep-Learning-Modelle zu verbessern, indem Überanpassung verringert wird.

Neue Methoden verbessern die Bildqualität bei schwachem Licht mit semi-supervised Learning.

Entdecke, wie DoSSR die Bildqualität effizient und effektiv verbessert.

DeBaRA hilft dabei, realistische Raumlayouts mit fortschrittlicher Technologie zu erstellen.

Das A3-Framework verbessert Machine-Learning-Modelle, damit sie sich an neue Datenumgebungen anpassen können.

Neue Methode verbessert die Bildqualität und Geschwindigkeit von MRI.

Eine neue Methode verbessert die Texturqualität und Konsistenz von 3D-Modellen mit Textaufforderungen.

YOSS nutzt Audio, um die Objekterkennung in Bildern zu verbessern.

Das MultiClimate-Dataset zeigt die öffentlichen Meinungen zum Klimawandel durch Videos.

Eine neue Methode vereinfacht autonome Fahrsysteme für echte Anwendungen.

FeDETR nutzt föderiertes Lernen für eine verbesserte Bewertung von koronaren Stenosen.

Ein Überblick über verschiedene Methoden zum Zusammenführen von Modellen, um die Leistung des maschinellen Lernens zu verbessern.

Wir stellen Wavelet-CLIP vor, um die Erkennung von Deepfake-Bildern zu verbessern.

SOAR verbessert die Genauigkeit der Aktionserkennnung in der Analyse von Drohnenaufnahmen.

Neue Methoden verbessern die Bildqualität von MRTs und verkürzen die Scanzeit.

AdaGauss wird vorgestellt, um das Lernen zu verbessern, ohne ältere Daten zu speichern.

Das Omni6D-Dataset verbessert die Schätzung der Objektpose mit verschiedenen Kategorien und realistischen Szenarien.

Ein neuer Ansatz verbessert die Fähigkeit von KI, mit ungewöhnlichen Daten umzugehen.

Eine neue Trainingsstrategie verbessert die Widerstandsfähigkeit von 3D-Visionssystemen gegen irreführende Eingaben.

Ein neues Framework verbessert die Bewegungserfassung mit Wearables und egocentrischen Videos.

LLaVA-3D kombiniert 2D- und 3D-Einsichten für tiefere räumliche Überlegungen.

Neue Methode hilft Robotern, Aufgaben zu lernen, indem sie menschliche Demonstrationen beobachten.