Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

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.

Eine neue Methode verbessert MRT-Scans, indem sie vorherige Bilder nutzt, um schnellere Ergebnisse zu liefern.

Verbesserung von 3DGS für effiziente Bildsynthese auf Geräten mit begrenzten Ressourcen.

Eine neue Methode verbessert die Videoaktionserkennung mit kontextueller Sprache.

Die Tastenanschlagdynamik bietet einen neuen Ansatz für akademische Integrität im digitalen Lernen.

Eine neue Methode in der Fernerkundung verbessert die Genauigkeit der Veränderungserkennung mit Masken.

Richtung hat Einfluss auf die Bildsicherheit und wirkt sich auf Steganalyse und forensische Identifikation aus.

Eine Methode, um die Navigation von Robotern von Simulationen in reale Umgebungen zu verbessern.

Eine Studie zur Wirksamkeit von OOD-Detektoren gegen feindliche Beispiele.

Eine neue Methode sagt die Positionen der Sonden für klarere Bilder in der Ptychografie voraus.

Eine neue Methode, um die Bildqualität schnell zu verbessern, indem trainierte Modelle verwendet werden.

Strategien zur Verbesserung der Zuverlässigkeit beim Erkennen von KI-erstellten Bildern.

Ein neues System verbessert die Echtzeit-Erkennung von Handgesten für verschiedene Anwendungen.

DiPEx verbessert die Objekterkennungsraten mit einzigartigen, abwechslungsreichen Aufforderungen.

Wir stellen ein neues selbstüberwachtes Framework zur SAR-Feature-Extraktion vor.

LLM2FEA kombiniert generative KI und evolutionäre Algorithmen für innovative Designlösungen.

TraceNet verbessert die mobile Bildsegmentierung mit benutzerfreundlichen, effizienten Prozessen.

Forschung untersucht Videoanalysen als Werkzeug zur frühen Erkennung von Parkinson.

Selbstüberwachtes Lernen in der medizinischen Bildgebung erkunden, um bessere Merkmale zu lernen.

Entdecke das Potenzial von referenzbasierter Modulation in digitaler Kunst.

Eine frühe Erkennung von Prostatakrebs verbessert die Behandlungsergebnisse.

Untersuchen, wie Vision-Transformers die Objektbeziehungen in Bildern verstehen.

Ein neues Netzwerk verbessert die 3D-Objekterkennung mit schwachen Labels.

Ein neues Modell verbessert die Verbindung zwischen visuellem und Sprachverständnis.

Die Analyse der Leistung von KI-Modellen bei Matheaufgaben für Kinder zeigt erhebliche Lücken.

YouDream erzeugt detaillierte 3D-Tiere aus Text und bietet kreative Kontrolle.

DARE vorstellen, eine Methode, um maschinelles Lernen zu verbessern, ohne altes Wissen zu vergessen.

Die Vorhersage von visueller Überlappung verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Bildsuche in komplexen Umgebungen.

HEST-1k bietet einen detaillierten Datensatz, der die Genaktivität mit Gewebebildern für die Forschung verknüpft.

Neue Lernmethoden verändern die KI-Anwendungen im medizinischen Bereich.

Die Studie untersucht Systeme, die Bilder und Texte nutzen, um bessere Etikettenvorhersagen zu machen.

Diff-ID verbessert die Personen-Erkennung, indem es vielfältige Trainingsbilder erstellt.

Ein Datensatz, der erstellt wurde, um die Werkzeugsegmentierung bei laparoskopischen Operationen zu verbessern.

Ein neues Modell kombiniert Audio- und visuelle Daten für ein besseres Verständnis.

Eine neue Methode, um den Autofokus in Digitalkameras zu verbessern.