Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

PopAlign zielt darauf ab, Vorurteile bei der Text-zu-Bild-Generierung zu reduzieren und dabei die Qualität aufrechtzuerhalten.

OfCaM verbessert die Genauigkeit beim Verfolgen menschlicher Bewegungen mithilfe von Videoaufnahmen.

Eine neue Methode verbessert die Erklärungen für KI-gestützte Analyse von Brust-Röntgenaufnahmen.

Eine neue Methode verbessert das Objekt-Tracking durch die Integration von 3D-Daten.

Ein neuer auf Diffusion basierender Ansatz bewältigt mehrere Aufgaben der Computer Vision effektiv.

Neues KI-Modell verbessert Tumorsegmentierung und Diagnose bei Lungenkrebs.

rPPG nutzt Gesichtsvideos für sichere, kontaktlose Identitätsverifizierung.

Neuer Massstab verbessert die Bewertung von multimodalen Modellen, indem er Vorurteile minimiert.

Kollaboratives Training von medizinischen Algorithmen bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre der Patienten.

Eine Methode zum Komprimieren von Bildern, während ihre Sicherheit während der Übertragung gewährleistet bleibt.

Eine neue Methode wandelt handgezeichnete Skizzen in CAD-Modelle mit verbesserter Genauigkeit um.

LeDNet verbessert die Analyse von Brust-Röntgenbildern für eine bessere Klassifizierung von Lungenerkrankungen.

Diese Studie untersucht den Kompromiss zwischen Vielfalt und faktischer Genauigkeit in KI-generierten Bildern.

Neuer Ansatz verbessert 3D-Menschenmodellierung in verdeckten Szenen.

Diese Studie untersucht Deep-Learning-Modelle für genaue Reis-Mapping in Bhutan.

Ein System, das Kochrezepte aus Bildern von Essen generiert.

Diese Studie untersucht, wie visuelle und textuelle Daten die Leistung von Modellen beeinflussen.

MORPHADE bietet innovative Gehirnanalysen für eine bessere Alzheimer-Erkennung.

Diese Arbeit verbessert die Drohnenerkennung durch innovative Methoden und synthetische Daten.

Forschung untersucht, wie wir uns Gesichter merken und was das für Aussagen von Zeugen bedeutet.

Ein Blick auf Normalizing Flows und ihre Rolle im generativen Modellieren.

DeepMoveSORT verbessert die Effizienz der Objektverfolgung, besonders in komplexen Bewegungsszenarien.

Ein neues Framework verbessert, wie Modelle Bilder aus komplexen Textvorgaben generieren.

Ein neuer Ansatz zur Suche nach neuronalen Architekturen bietet Flexibilität und verbesserte Leistung.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Vorhersage der Überlebensrate von Krebspatienten.

Eine neue Methode verbessert die medizinische Bildanalyse und bewahrt dabei wichtige Details.

Neue Modelle erzeugen effektiv hochwertige Videobeschreibungen.

Roboter können effizienter lernen, indem sie ihre eigene Form bei der Entscheidungsfindung nutzen.

ESGNN verbessert die Generierung von Szenengraphen aus 3D-Punktwolken, indem es Symmetrie bewahrt.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz beim Beantworten von Fragen zu langen Videos.

Neuer Benchmark bewertet Geschlechtervorurteile in KI-Modellen im Zusammenhang mit Jobrollen.

Code-Poisoning erhöht die Risiken von Mitgliedschaftsinferenzangriffen auf sensible Daten.

TADPoLe trainiert Agenten mit textbasierten Belohnungen für die natürliche Ausführung von Aufgaben.

Eine neue Methode verbessert die Gewebeanalyse für eine bessere Krebsdiagnose.

Eine neue Methode verbessert die Bildqualität und Verarbeitungseffizienz mit farbigen 2D-Gaussianen.

Ein neuer Datensatz verbessert die Satellitenbildanalyse für die Fernerkundungsforschung.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der UDA-Leistung mit CLIP und sprachlicher Anleitung.

Dieses System geht die Herausforderungen von Blickwinkeln bei Skizzenbildsuchen an.

Ein umfassendes Benchmark verbessert die Bewertung von Vision-Language-Modellen für die Analyse biologischer Bilder.

Dieses Papier stellt eine Methode zur effizienten Bilderzeugung mit neuralen Layouts vor.