Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Ein neuer Rahmen verbessert das Training für Mammographien, um die Radiologieausbildung zu optimieren.

Neue Methode verbessert die realistische Avatar-Generierung durch Trennung von Ober- und Unterkörper.

Ein neuer Ansatz verbessert die Modellleistung mit verschiedenen Datenquellen.

Eine neue Methode erstellt stabile 3D-Objekte aus Bildern und bewahrt dabei das Aussehen und die Struktur.

Dieses System hilft sehbehinderten Personen, selbstständiger einzukaufen, indem es einen Roboterstock verwendet.

Untersuchen, wie kleine Fehler in den Trainingsdaten AI-generierte Inhalte verbessern.

Dieser Artikel bespricht ein neues einfaches Modell, um Audio aus Bildern zu generieren und umgekehrt.

Dieser Artikel behandelt wichtige Kalibrierungsmethoden für Objekterkennungssysteme in kritischen Anwendungen.

Federated Learning trainiert Modelle, während die Nutzerdaten privat und sicher bleiben.

Eine neue Technik verbessert die Genauigkeit und Effizienz von 3D-Modellierung.

Lerne, wie MOFA-Video Standbilder in coole Animationen verwandelt.

Entdecke die neuesten Trends in der visuellen Datenverarbeitung und Codierung.

Eine neue Methode zur effizienten Darstellung komplexer 3D-Bilder mit N-dimensionalen Gauss-Verteilungen.

MG-SLAM bietet besseres Tracking und Mapping für Innenräume, indem es Liniensegmente und strukturierte Oberflächen nutzt.

Eine Studie über die Erkennung von Aktionen mit Few-Shot-Lernen und multimodalen Daten.

Ein flexibles Verfahren zur pixelgenauen Anomalieerkennung in der Computer Vision.

Eine neue Methode ermöglicht schnelles und präzises Nachfärben in 3D-Szenen.

Eine neue Methode, um Diffusion Transformers effektiver auf kleineren Geräten laufen zu lassen.

Entdecke, wie SNNs die Energieeffizienz in autonomen Fahrsystemen verbessern.

DisDiff hat sich zum Ziel gesetzt, den Missbrauch von Bildgenerierungstools zu verhindern und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.

Forschung zeigt, dass Vorurteile in Objekterkennungssystemen die Sicherheit bei autonomen Fahrzeugen beeinflussen.

Neue Techniken verbessern die Qualität und das Training für 3D-Bilder.

Diese Studie bewertet Deep-Learning-Modelle darin, komplexe Gleichungen effizient zu lösen.

CLIP zeigt Stärke im Umgang mit Datenungleichgewicht bei visuellen und sprachlichen Aufgaben.

MiDiffusion verbessert die Erstellung von Innenraumszenen mithilfe von Grundrissen und Objektattributen.

MpoxSLDNet bietet einen vielversprechenden Ansatz, um Affenpocken-Läsionen genau zu identifizieren.

Ein neuer Ansatz, der neuronale Netzwerke nutzt, um Gaussian-Skalierungsräume effizient zu verwalten.

Die Verbesserung der Probenqualität im maschinellen Lernen durch innovative Methoden.

Eine Herausforderung, die sich auf tiefe generative Modelle zur realistischen medizinischen Bildgenerierung konzentriert.

Ein Blick auf verbesserte Techniken zur Messung von Kohlenstoff in den Wäldern der USA.

Die Nutzung von Fernerkundung zur Verbesserung der Schätzung der Waldbiomasse in China.

Ein neuer Ansatz verbessert die Fähigkeit, Veränderungen in Bildern genau zu beschreiben.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Bildgenerierung aus Textaufforderungen.

Eine neue Methode nutzt extreme Punkte für effektive Instanzsegmentierung mit minimaler Annotation.

Diese Studie untersucht, wie kleine Veränderungen CNNs bei wichtigen Aufgaben irreführen können.

Ein neuer Ansatz, um schädliche Sprache in code-mixed Hindi-Englisch-Videos zu erkennen.

Eine neue Methode verbessert die Systemvorhersagen mit datengestützten Ansätzen.

Eine neue Methode verbessert 3D-Modelle mithilfe von Videotechnologien.

Ein tieferer Blick darauf, wie Unsicherheit die Vorhersagen von neuronalen Netzen beeinflusst.

Ein neues Framework verbessert die Anpassungsfähigkeit von Modellen an unerwartete Daten in der Computer Vision.