Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Ein neuer Ansatz verbessert die Modellperformance bei Verteilungssch shifts und adversarialen Angriffen.

Neue Strategien vereinfachen die Umwandlung von Bildern in Grafiken für verschiedene Anwendungen.

Ein neuer Ansatz konzentriert sich auf Veränderungen der Gesichtszüge, um Deepfake-Videos zu identifizieren.

Neue Techniken verbessern die Identifizierung von Ablenkung beim Fahren durch Videoanalyse.

Neuer Datensatz hilft bei der automatischen Erkennung von Wurfaktionen in Überwachungsaufnahmen.

Neuer Datensatz und Framework verbessern die Objekterkennung in SAR-Bildern.

ActGen erstellt relevante Bilder, um die Leistung des Modells effizient zu verbessern.

Eine neue Methode für verbesserte semantische Segmentierung mit begrenzten Beispielen.

WaveShot bietet Filmemachern eine innovative Möglichkeit, Aufnahmen auf Wasser zu machen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung menschlicher Aktivitäten bei verschiedenen Nutzern.

Dieser Artikel untersucht, wie die Bearbeitung von Gesichtsattributen die Genauigkeit der Gesichtserkennung beeinflusst.

Eine neue Methode ermöglicht Bildbearbeitung mit natürlichen Sprachbefehlen, ganz ohne vorherige Vorbereitung.

Ein neuer Datensatz soll die Recyclingmethoden für Elektroschrott verbessern.

Erforschen, wie adversarielle Beispiele die Modelle des maschinellen Lernens beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert die Qualität von minderwertigen Satellitenvideos für eine bessere Analyse.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit der Objektpose und die Unsicherheitsbewertung in der Robotik.

DSEG-LIME verbessert die Erklärungen von KI-Modellen für ein besseres Verständnis und mehr Vertrauen.

Diese Forschung stellt Zustandsraummodelle für eine effiziente Videoerstellung vor.

Strategien zur Verbesserung der Leistung von KI-Modellen mit diversen und kostengünstigen Daten.

Ein neues System verbessert die Navigation von Robotern und deren Fähigkeit zur Objektmanipulation.

SMURF verbessert das 3D-Rendering trotz der Herausforderungen durch Bewegungsunschärfe.

Ein neues Modell verbessert die Tiefenschätzung, indem es realistische RGBD-Proben erstellt.

Hier ist Motion Mamba, ne schnelle Methode für realistische menschliche Bewegungen.

Diese Studie untersucht die Herausforderungen des Rekonstruktionslernens im maschinellen Lernen für Wahrnehmungsaufgaben.

NightHaze verbessert Nachtsichtbilder, indem es Dunst reduziert und die Klarheit erhöht.

Optimierung der Matrixmultiplikation mit effizienter Ganzzahl-Darstellung im maschinellen Lernen.

Lumen verbessert das Lernen visueller Aufgaben durch einen zweistufigen Prozess für ein besseres AI-Verständnis.

Wir stellen einen neuen Ansatz vor, um effektive Datensätze mit synthetischen Daten zu generieren.

Neue Methoden helfen Besuchern, Indoor-Attraktionen mit Smartphones und Bildtechnologie zu navigieren.

FOCIL ermöglicht es Maschinen, effektiv zu lernen, ohne das vergangene Wissen zu vergessen.

Forschung bewertet selbstüberwachende Techniken, um die Robustheit gegenüber verrauschten Labels in der medizinischen Bildgebung zu verbessern.

Entdeck, wie PICNIQ die Bewertung der Bildqualität durch innovative paarweise Vergleiche verbessert.

Unsere Methode beseitigt Selbstüberschneidungen in 3D-Körperformen und Posen.

Mit Deep-Learning-Technologie die Gesundheit von Schweinen auf Farmen überwachen.

Die Forschung konzentriert sich darauf, die Bildabfrage über verschiedene Fernerkundungssensoren zu verbessern.

FastMAC bietet eine schnellere Methode zum Ausrichten von 3D-Punktwolken mit hoher Genauigkeit.

Eine neue Methode verbessert das Video-Fragenbeantworten und behält dabei das vorherige Wissen.

A-DPS verbessert die Bildrekonstruktion aus verrauschten Daten in verschiedenen Anwendungen.

Neue Methoden sollen die Modellleistung bei unbekannten Daten verbessern.

Ein neuer Ansatz verbessert die Bildkonsistenz und -qualität bei Visualisierungsaufgaben von Geschichten.