Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Innovative Methoden verbessern die Bildqualität und reduzieren gleichzeitig den Datenverbrauch.

Ein neuer Ansatz zur Zusammenführung von Sensordaten verbessert die Objekterkennung und Kartierung.

Eine neue Methode nutzt Bewegung, um das Verständnis von Videoszenen zu verbessern.

Verwendung von historischen LiDAR-Daten zur Verbesserung der kamera-basierten 3D-Erkennung in autonomen Fahrzeugen.

Eine neue Methode zum Verfolgen von Objekten in Videos ohne teure, beschriftete Daten.

Neuer Datensatz und Modell verbessern das Verständnis von Gesichtsemotionen und -ausdrücken.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Kartierungsmethoden zu verbessern, um Standortidentifikation effizienter zu gestalten.

MagicTime verwandelt schriftliche Beschreibungen in dynamische Zeitraffer-Videos mit verbesserter Realität.

Vorstellung von Dynamic Distinction Learning für verbessertes Anomalie-Tracking in Überwachungsvideos.

Dieser Ansatz verbessert die Segmentierung von medizinischen Bildern ohne umfangreiche beschriftete Daten.

Entdecke, wie SDF2Net die Analyse von PolSAR-Bildern verbessert und die Klassifizierungsgenauigkeit steigert.

CodecNeRF verbessert 3D-Darstellungen mit schneller Codierung und hochwertigen Bildern.

Ein neuer Datensatz, der Bilder und LiDAR-Daten für fortgeschrittene 3D-Rekonstruktion kombiniert.

Entdecke, wie der Kontakt zwischen Mensch und Objekt das 3D-Modellieren aus Bildern verbessern kann.

MemFlow bietet eine Echtzeit-Schätzung des optischen Flusses mit einem Speichermodul für verbesserte Genauigkeit.

EasyTrack und EasyTrack++ verbessern das Objekt-Tracking in 3D-Umgebungen mithilfe von Punktwolken.

Ein neues Modell verbessert die Klassifizierung von Leberläsionen in der 3D-Bildgebung.

Ein neuer Ansatz zur medizinischen Bildanalyse mithilfe von föderiertem Lernen und schwacher Überwachung.

Diese Forschung zeigt Aufgabenvektoren, die die Leistung von visuellen Modellen ohne zusätzliche Beispiele verbessern.

MoMA vereinfacht die personalisierte Bilderschaffung mit nur einem Foto und einer Textbeschreibung.

NAF-DPM verbessert die Dokumentenklarheit für bessere OCR-Genauigkeit.

YaART erstellt schnell und effizient hochwertige Bilder aus Text.

Eine Methode zum aufgabenunabhängigen Kürzen von komplexen Modellen vorstellen.

Ein neues Tool, um Bilder sicherer und verantwortungsbewusster zu machen.

Datenreduktion verbessert die Effizienz des Modells und geht gleichzeitig potenziellen Bias-Problemen an den Kragen.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der Handpositionsbestimmung während Interaktionen.

Ein Blick auf die Vorteile von semantisch-aufmerksamen klassifikatorfreien Anleitungen bei der Bildgenerierung.

Dieser Artikel beschreibt ein System zur Erkennung von Spielzuständen beim Tischfussball.

WebXR verwandelt, wie wir mit immersiven digitalen Umgebungen interagieren.

MindSet: Vision hilft Forschern dabei, tiefe neuronale Netzwerke mit der menschlichen visuellen Wahrnehmung zu vergleichen.

Diese Methode verbessert die Auswahl hyperspektraler Bänder, indem sie LiDAR-Daten zur Analyse nutzt.

Neue Methoden ermöglichen beeindruckende Personalisierungen des Kunststils bei der Bildgenerierung.

CustomListener erstellt realistische Avatare, die dynamisch auf Gespräche reagieren.

Eine neue Verlustfunktion verbessert die Genauigkeit bei semantischen Segmentierungsaufgaben.

Kombinieren von Wärmebild- und RGB-Überwachung für bessere Waldbrand-Erkennung.

Innovative Modelle verbessern das Verständnis der Strassenbedingungen für autonome Fahrzeuge.

Ein neuer Datensatz verbessert die Computererkennung von Objekten in verschiedenen Zuständen.

Eine neue Methode vereinfacht Materialänderungen in Bildern mit minimalem Aufwand.

SaLIP kombiniert SAM und CLIP für eine effiziente Segmentierung von medizinischen Bildern.

Ein neues Framework für effiziente Bildakquise und Rekonstruktion.