Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Aktives Lernen und Online-Destillation nutzen, um das Modelltraining in HPE zu verbessern.

Ein neues Modell verbessert die Klassifizierung hyperspektraler Bilder, indem es lokale und spektrale Daten kombiniert.

Ein neuer Datensatz verbessert die Vorhersagen zur Zeit bis zum Kontakt für die Fahrersicherheit.

Neue Trainingsmethoden verbessern die Merkmalsextraktion in Autoencodern.

Daten und maschinelles Lernen nutzen, um strukturelle Veränderungen in Biologie und Ingenieurwesen vorherzusagen.

Selbstüberwachtes Lernen nutzen, um die Genauigkeit der Gewebeanalyse zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von VLP-Modellen für reale Aufgaben.

Verformbare Aufmerksamkeit verbessert Effizienz und Genauigkeit bei visuellen Erkennungsaufgaben.

Diese Studie zeigt, wie die Gehirnaktivität das Gedächtnis und die Erinnerungswürdigkeit von Erlebnissen beeinflusst.

Ein neuer Ansatz zur Erkennung von Lügen in Videos mit KI.

Forschungsfortschritte im Video-Frage-Antworten mit Text- und visuellen Elementen.

Neuere Methoden verbessern die Bildqualität durch innovative Algorithmen.

Neue Methoden verbessern die Qualität und Vielfalt der Bewegungsproduktion aus Text.

Neue Methoden verbessern die Präzision der Ausrichtung kleiner Satelliten mit Hilfe von Ereignissensoren.

Diese Studie zeigt Methoden zur Echtzeiterkennung von Fussgängern mit begrenzter Rechenleistung.

Adv3D bringt realistische 3D-adversariale Beispiele für selbstfahrende Autosysteme.

Maschinelles Lernen verbessert die Analyse komplexer radioastronomischer Daten effizient.

Neues Modell verbessert Video-Outpainting für bessere Qualität und Kohärenz.

Entdecke Methoden, um Vision Transformers effizienter für reale Anwendungen zu machen.

Neue Techniken verbessern die Genauigkeit der medizinischen Bildanalyse.

DETRack bietet eine effiziente Lösung für visuelles Tracking mit fortschrittlichen Trainingsstrategien.

KI analysiert Gesichtsausdrücke, um zu Hause auf Parkinson zu testen.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagezuverlässigkeit in Machine-Learning-Modellen.

Generative Modelle verbessern die Trainingsdaten für die Kataraktchirurgie und verbessern die Erkennung von chirurgischen Werkzeugen.

Vision-Transformer effizient machen für Drohnen und mobile Geräte, um visuelle Aufgaben zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert Mikroskopie-Bilder, steigert die Klarheit und behält wichtige Details bei.

Entdecke, wie retrieval-augmentierte Modelle die Text- und Bildgenerierung verbessern.

Diese Studie untersucht Domain-Adaptationstechniken für Deep Learning auf verschlüsselten Daten.

Dieser Artikel stellt ein neuartiges Verfahren zum Skelettisieren von 3D-Bildern vor, das mit Deep Learning kompatibel ist.

OSBORN hilft, die besten vortrainierten Modelle für bestimmte Aufgaben auszuwählen.

Prototypen nutzen, um den Datensatzvergleich in der Computervision zu verbessern.

Neue Methoden verbessern die Klarheit und Analyse von Gehirnscans.

Neues Framework verbessert die Teamarbeit zwischen entfernten Sensorplattformen für bessere Datengenauigkeit.

Dieser Artikel untersucht Deepfake-Bilder, deren Erstellung und Erkennungsmethoden.

Neue Strategien verbessern die Mammographie-Bewertung für eine bessere Brustkrebsdiagnose.

Ein neuer Ansatz kombiniert Text- und Bilddaten für eine bessere Analyse.

AniPortraitGAN erstellt realistische 3D-Porträts aus 2D-Bildern.

Eine neue Methode verbessert synthetische Kernbilder für eine bessere Segmentierungsleistung.

Selbstüberwachende Methoden nutzen, um die semantische Segmentierung von LiDAR zu verbessern.

Neue Methoden verbessern, wie Maschinen Objektinteraktionen verstehen.