Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit in der Computer Vision für unterschiedliche Beleuchtung und Umgebungen.

Eine neuartige Methode zur Erkennung unsichtbarer Objekte mithilfe von selbstüberwachtem Lernen.

Ein neuer Massstab verbessert das Verständnis von Modellen für lange Videos und Sprache.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von unbekannten Objekten in unterschiedlichen Bildern.

Ein neuer Ansatz, um die Modellleistung und das Wissenserhalten zu bewerten.

Untersuchen, wie die Vielfalt der Datensätze die Leistung von Deep-Learning-Modellen beeinflusst.

Ein neuer Ansatz verbessert die Konsistenz von MRT-Bildern aus verschiedenen Quellen.

Eine neue Technik optimiert Formen mit einfachen geometrischen Figuren für bessere Details.

HaloQuest geht die Halluzinationsprobleme in vision-language Modellen mit einem neuen Datensatz an.

Diese Studie verbessert die Ultraschallmessung des Fetalhauptes mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken.

SLVideo hilft Nutzern, gezielt bestimmte Momente in Gebärdensprachvideos zu finden.

Neue Wege finden, um die Ortswahrnehmung mit verschiedenen Sensordaten zu verbessern.

Diese Studie untersucht, wie Gaussian Blur die Objekterkennung in simulierten Umgebungen beeinflusst.

Das Norface-Framework geht die Herausforderungen an, menschliche Emotionen durch Gesichtsausdrücke zu verstehen.

Neue automatisierte Techniken verbessern die Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Diagnose von Schilddrüsenerkrankungen.

Diese Studie verbessert die Aktivitätserkennung mit Basis-Modellen und unterschiedlichen Kameraperspektiven.

Diese Studie bewertet objektzentrierte Darstellungen im Vergleich zu Basis-Modellen für VQA-Aufgaben.

DNMap bietet einen neuen Ansatz, um 3D-Karten effizient zu speichern.

Ein neues Verfahren verbessert die Speichernutzung bei der Kameralokalisation, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Dieser Artikel untersucht das Recycling von Wissen, um das Training von synthetischen Daten in Klassifikatoren zu verbessern.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Berechnung des SYNTAX-Scores zur Beurteilung von Herzkrankheiten zu vereinfachen.

Forscher entwickeln neue Methoden, um die Genauigkeit von Modellen zu verbessern, auch wenn Sensordaten fehlen.

Ein neues Verfahren verbessert die Geschwindigkeit und Qualität bei der Erstellung von Panorama-Bildern.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von KI-generierten Bildern, indem sie sich auf die texturierten Bereiche konzentriert.

DiffX erstellt detaillierte Bilder, die Standardvisualisierungen und zusätzliche Daten kombinieren.

Dieser Artikel bespricht Methoden, um zu verbessern, wie Roboter die Verwendung von Objekten erkennen.

Neue Methoden verbessern die multispektrale Bildgebung für die Landwirtschaft und Umweltüberwachung.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit der menschlichen Posenabschätzung bei schwachem Licht.

Eine Methode, um Leute realistisch in verschiedenen Szenen mit fortgeschrittenen Modellen zu platzieren.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Punktverfolgung in der Videobearbeitung.

Eine neue Methode, um zu verbessern, wie Bewegung und Sprache zusammenhängen, indem der Fokus auf das Timing gelegt wird.

Ein neuer Ansatz verbessert das Verständnis von Objektbeziehungen in Bildern.

Neue ViT-Architektur verbessert die Genauigkeit und wehrt Bedrohungen ab.

Ein Blick darauf, wie Nutzerfeedback die Leistung von maschinellem Lernen beeinflusst.

Forschung untersucht Handschrift als Werkzeug zur Diagnose von Schizophrenie.

Untersuchung der Leistungsunterschiede im maschinellen Lernen bei Netzhautbildern und der Erkennung von Bluthochdruck.

Ein neuer Ansatz automatisiert die Parameteroptimierung für besseres Bildrauschen.

Diese Methode macht es einfacher, Objekte mit Textaufforderungen zu Bildern hinzuzufügen, und sorgt für natürliche Ergebnisse.

CEViT verbessert die Messung der Bildähnlichkeit und bietet klare Erklärungen.

Die Herausforderungen der Fairness in KI für medizinische Bildgebung untersuchen.