Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Hier ist SeTAR, eine trainingsfreie Lösung, um Daten zu erkennen, die ausserhalb der Verteilung in neuronalen Netzen liegen.

Der Restorer behebt effektiv mehrere Bildprobleme mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche.

Ein umfangreicher Datensatz verbessert die Forschung zur Kommunikation zwischen Fahrzeugen.

Neues KI-Programm schlägt menschliche Fahrer nur mit internen Fahrzeugdaten.

Ein neuer Datensatz, um die maschinelle Interpretation von Fernerkundungsbildern zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Kommunikation für die Gehörlosengemeinschaft durch verbesserte Gebärdenspracheerkennung.

Eine neue Methode mischt echte und synthetische Bilder, um Machine Learning Modelle zu verbessern.

Neues Gerät nutzt fNIRS, um Bilder aus der Gehirnaktivität zu rekonstruieren.

TRIP verbessert die Effizienz der maschinellen visuellen Erkennung mithilfe von ereignisbasierten Kameradaten.

Eine neue Methode, um Maschinen durch Videos zu lehren, trotz visueller Unterschiede.

Satellitenbilder und Computer Vision nutzen, um die Datengenauigkeit in der Fischzucht zu verbessern.

Eine neue Methode zur Schätzung der Objektpose mit schwach beschrifteten Daten zeigt vielversprechende Ergebnisse.

Ein neues Netzwerk verbessert die Genauigkeit bei der Tumorseparierung von Krebs aus PET- und CT-Bildern.

Eine neue Methode verbessert Pathologie-Bilder für eine genaue Krankheitsdiagnose.

DF40 bietet einen umfassenden Ansatz zur Verbesserung von Deepfake-Erkennungsmethoden.

Forschung zeigt Potenzial für Augenuntersuchungen zur Diagnose von Alzheimer-Krankheit.

Neue Methode verbessert die Diagnose von Brustkrebs, indem mehrere Schlüsselfaktoren gleichzeitig analysiert werden.

Ein neuer Datensatz soll die Sicherheit von Text-zu-Bild-Modellen gegenüber schädlichem Inhalt verbessern.

Neues KI-Tool hilft bei der Diagnose von Basalzellkarzinom mit klaren Erklärungen.

Diese Studie zeigt die Grenzen von Text-zu-Bild-Modellen im Umgang mit Zahlen.

Eine neue Methode verbessert die Bildgenerierung ohne gepaarte Datensätze.

Ein neues System hilft Robotern, Aufgaben zu erlernen, indem es Audio von realen Demonstrationen verwendet.

Stylebreeder ermöglicht es Nutzern, Kunst mit Textaufforderungen zu generieren und zu personalisieren.

Eine neue Methode zur Verbesserung von maschinellem Lernen durch suboptimale Beispiele und menschliches Feedback.

Einfache Konsistenzanpassung verbessert Konsistenzmodelle für schnellere und bessere Ergebnisse.

GAP9Shield verbessert Nano-Drohnen für verschiedene Anwendungen in mehreren Branchen.

Ein neuer Simulator verbessert das Training von Robotern durch die Generierung realistischer Videos.

Eine Studie darüber, wie Pose-Schätzmodelle mit beschädigten Bildern abschneiden.

Ein tiefer Einblick, wie gut visuelle Modelle mehrere Objekte erkennen und darstellen.

DuMapNet vereinfacht die Erstellung von Karten auf Fahrspurebene und verbessert so Transportanwendungen.

Neue Designs verbessern die Effizienz der Objekterkennung für verschiedene Anwendungen.

Eine neue Methode kombiniert hyperspektrale und multispektrale Bilder für eine verbesserte Qualität.

Eine Studie über Vertrauen und Unsicherheit in den Ergebnissen der semantischen Segmentierung.

Ein neues Rahmenkonzept verbessert, wie wir bildgebende Systeme bewerten und gestalten.

Dieses Papier stellt ein neues Modell zur Klassifizierung von hyperspektralen Bildern mithilfe von CNN- und Transformer-Techniken vor.

CMTNet verbessert die hyperspektrale Bildgebungstechnologie für eine bessere Erkennung von Pflanzen.

Ein neues Tool zur Bewertung von Vorurteilen in grossen Vision-Language-Modellen.

Aktuelle Modelle haben Schwierigkeiten mit räumlichem Denken und verlassen sich mehr auf Text als auf Bilder.

Erforschen von datenschutzfreundlichen Technologien in der medizinischen Bildanalyse.

Fortschritte in der Bilderzeugung verändern die Kreativität durch Technologie.