Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Eine neue Methode zur Verbesserung der Bilderkennung durch die Kombination mehrerer Ansichten.

Neue Methode verbessert die Klassifikation von Hautläsionen und schützt dabei die Patientendaten.

Diese Studie hebt die Bedeutung von Aktivierungen auf mittlerem Niveau in KI-Modellen hervor.

Neue Modelle verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Tiefenschätzung für AR-Anwendungen.

Eine neue Methode verbessert die Trainingseffizienz für Diffusionsmodelle.

Ein Blick auf Few-Shot Open-Set-Erkennung und ihre Anwendungen.

Neue Methoden verbessern die CT-Bildgenauigkeit und reduzieren gleichzeitig die Strahlenbelastung.

Ein praktischer Ansatz zur Minimierung von Fehlern in KI mit verbesserten Attention Heads.

Entdecke, wie Superauflösung Low-Quality-Bilder in hochqualitative Visuals verwandelt.

MFTP verändert, wie autonom fahrende Autos Bewegungen vorhersagen, ohne detaillierte Karten.

Eine neue Methode beschleunigt die KI-Verarbeitung, ohne die Genauigkeit zu verlieren.

TSFormer bietet eine schnelle und effiziente Möglichkeit, ultra-hochauflösende Bilder wiederherzustellen.

Erfahre, wie ShiftQuant und L1-Normalisierung die Effizienz von neuronalen Netzwerken verbessern.

Neue tragbare Technologie zielt darauf ab, die Sicherheit für sehbehinderte Menschen zu verbessern.

S Can verbessert die Computeranalyse von OP-Videos durch innovative Gedächtnistechniken.

Hyperspektrale Bildgebung und Few-Shot-Lernen kombinieren, um schnellere Qualitätsprüfungen von Getreide durchzuführen.

Ein neuer Ansatz hilft Maschinen, aus unbekannten Daten zu lernen.

Lern, wie die Wolkenbewegung die Vorhersage von Solarenergie beeinflusst.

Maschinelles Lernen einsetzen, um die Effektivität von Feedback im chirurgischen Training zu bewerten.

Lern, wie Textbeschreibungen mit neuer Technik in coole Bilder verwandelt werden können.

Eine neue Methode verbessert CT-Bilder bei begrenzten Winkeln für eine bessere Diagnose.

Eine neue Methode hilft Maschinen, aus ihren Fehlern effektiv zu lernen.

Neue Methoden verbessern die Mammographiegenauigkeit mithilfe von BI-RADS-Beschreibungen zur frühen Krebsfrüherkennung.

ChannelDropBack verbessert Deep Learning Modelle, indem es Overfitting während des Trainings reduziert.

MetricGold schätzt die Tiefe genau mit nur einem Foto.

Ein Blick auf Text-zu-Video-Modelle und ihre häufigen Fehler.

Erstelle Animationen aus einem einzelnen Bild mit einfachen Anweisungen mit Animate Anything.

Mach deine Zeichnungen mühelos zu lebhaften Animationen mit FlipSketch.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit bei der Diagnose von Alzheimer und legt den Fokus auf frühe Intervention.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von unbekannten Daten in Deep-Learning-Modellen.

Verbesserung der Erkennung von Gesundheitsproblemen in Röntgenaufnahmen des Brustkorbs mit einem innovativen Modell.

Lern, wie Skelettbewegungen die Aktions­erkennung in verschiedenen Umgebungen verbessern können.

Neue optische Techniken versprechen schnellere und günstigere Bildgebungsverfahren.

VL-Uncertainty verbessert die Erkennung von falschen Antworten aus digitalen Modellen.

Eine neue Simulationsmethode hilft selbstfahrenden Autos, sicher und realistisch zu lernen.

MSTA verbessert die Lerneffizienz für Roboter, indem sie Aktionen aus Videos mit Bildern und Text erkennen.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit beim Erstellen von 3D-Modellen aus flachen Bildern.

Ein Überblick über visuelle Fragebeantwortung und ihre Herausforderungen.

Lerne, wie die Oszillationsumkehr die Bildqualität und Kreativität verbessert.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Segmentierung in der medizinischen Bildgebung.