Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

METAFormer verbessert die Klassifikation von Autismus mit fortschrittlichen MRT-Techniken und Deep Learning.

Innovative Methoden verbessern die Identifizierung seltener Anomalien in der medizinischen Bildgebung.

OpenFlamingo bietet eine vielseitige Plattform zum Trainieren von Modellen, die Bilder und Texte verbinden.

Eine neue Methode verbessert die Fairness bei Vorhersagen in der medizinischen Bildgebung.

Entdecke, wie Smartphone-Technologie Langzeitbelichtungsfotografie für jeden einfacher macht.

Dieses Papier untersucht Vortrainingsmethoden, um die Leistung des DETR-Modells bei der Objekterkennung zu verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert das langfristige Verfolgen von Objekten, indem mehrere Tracker für mehr Genauigkeit genutzt werden.

Ein neues hybrides System verbessert die Echtzeit-Tracking-Leistung.

Tirtha ermöglicht crowdsourced Dokumentationen von kulturellen Erbestätten durch 3D-Modellierung.

Eine neue Methode verbessert die Qualität von 3D-Hologrammen, indem sie Augenbewegungen berücksichtigt.

Neue Forschung verbessert das Zuordnen von Bildern mit Text, indem sie fehlerhafte Beziehungen angeht.

Wie Gedächtnis und Sehen in unserem Gehirn zusammenarbeiten.

Eine neue Methode verbessert die visuelle Odometrie, indem sie sowohl Punkt- als auch Linienmerkmale nutzt.

Ein neues Verfahren verbessert die Bildkompression für bessere Fahrassistenzsysteme.

MammoDG verbessert die Analyse von Mammographien für eine bessere Früherkennung von Brustkrebs.

Dynamisches Token-Pruning verbessert die Effizienz bei der semantischen Segmentierung für Vision-Transformer.

Der TS-RGBD-Datensatz bietet detaillierte Beschreibungen von Theaterszenen für sehbehinderte Zuschauer.

Neue Techniken verbessern die OOD-Erkennung und halten gleichzeitig die Klassifikationsgenauigkeit aufrecht.

FusionAD verbessert die Leistung von selbstfahrenden Autos durch kombinierte Sensordaten.

Erforsche, wie neuronale Methoden die Effizienz und Qualität der Bildkompression verbessern.

Neue Methoden verbessern die Objekterkennung in unterschiedlichen Umgebungen für selbstfahrende Autos.

CABB verbessert die Modellanpassung und schützt gleichzeitig sensible Informationen in verschiedenen Branchen.

Eine neue Methode verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Annotation von Daten für die binäre Klassifizierung.

Der AdvFAS-Rahmen verbessert die Sicherheit bei der Gesichtserkennung gegen Spoofing und Angriffe durch Gegner.

Neue Methode verbessert die Bildklassifizierung durch die Kombination von Texturanalyse und Deep Learning.

Ein neues ConvNet-Design verbessert Flexibilität und Anpassungsfähigkeit durch kontinuierliche Symmetrie.

Computer Vision nutzen, um nützliche Kräuterpflanzen in Indonesien zu identifizieren.

Neue Methoden verbessern die Instanzsegmentierung mit weniger beschrifteten Bildern.

BGA-MNER verbessert die Verbindungen zwischen Text und Bild für eine bessere Entitätserkennung.

Ein Framework, das maschinellen Lernmodellen hilft, sich an sich ändernde Daten anzupassen.

Ein Blick auf die Gehirnaktivität, wenn wir denken, lesen oder zuhören.

Eine Methode, um Bilder bei schwachem Licht zu verbessern, indem Rauschen reduziert und der Kontrast erhöht wird.

OKO verbessert die Vorhersagegenauigkeit und Kalibrierung, indem es aus Datensätzen lernt.

Neue Methode verbessert die Identifizierung von seltsamen Objekten auf der Strasse.

ETran bewertet vortrainierte Modelle für Objekterkennung und Bildklassifizierung effizient.

Ein neues Framework kombiniert neuronale Netze mit symbolischem Denken für ein besseres Verständnis.

RealCQA bietet einen neuen Ansatz zur Bewältigung von Herausforderungen bei der Beantwortung von Diagrammfragen.

Lern den Prozess, wie man Daten aus verschiedenen Diagrammtypen abruft.

US2QNet verbessert die Beurteilung der Ultraschallbildqualität durch einen innovativen Ansatz des unüberwachten Lernens.

Untersuchung, wie Vorurteile Bildmodelle beeinflussen und Strategien zur Minderung.