Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Diese Studie untersucht, wie Kameras die Kommunikation zwischen Fahrzeugen verbessern können.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit bei der Segmentierung von medizinischen Bildern für Autoimmunerkrankungen.

Eine Studie zeigt das Potenzial von synthetischen Daten zur Verbesserung der Herzbildsegmentierung.

Eine neue Methode, um Korallenriffe mit Video und maschinellem Lernen zu überwachen.

WiCV 2023 fördert Geschlechtervielfalt und Networking im Bereich Computer Vision.

EfficientFormer verbessert die Computer-Go-Leistung mit Hilfe der Transformer-Architektur.

RHINO geht Herausforderungen in der impliziten neuronalen Darstellung an, um die Leistung und Zuverlässigkeit zu verbessern.

Forscher entwickeln Roboter mit besserem Sehen und Entscheidungsfähigkeiten durch kleinere Bildverarbeitung.

Diese Studie bewertet Tiefenschätzungstechniken in verschiedenen Innenräumen mit einem neuen Datensatz.

Neue Methode verbessert das Verstehen von Bildern durch bessere Integration von Sprache und Vision.

LiDAR-UDA verbessert die Modellleistung bei verschiedenen Sensor-Konfigurationen.

Eine neue Methode verbessert die künstlerische Bildcreation und erhält dabei die Gesichtszüge.

Diese Studie verbessert, wie Sprachmodelle visuelle Verweise im Dialog erkennen.

EndoNet automatisiert die H-Score-Berechnungen für genauere Gewebeanalysen.

Eine Untersuchung urbaner Veränderungen in Kairo mithilfe von Satellitendaten von 2013 bis 2021.

Diese Technik vereinfacht die Erstellung von CAD-Modellen nur mit Fotos.

Die ordnungserhaltende Konsistenzregularisierung verbessert die Modellleistung in verschiedenen Situationen.

Diese Studie untersucht, wie man Satellitendaten kombiniert, um die Genauigkeit der Landklassifizierung zu verbessern.

EoRaS verbessert das Verständnis von Objektformen in der Video-Segmentierung.

Neue Methode verbessert die Objekterkennung durch Beziehungen zwischen Sprache und Bildern.

Ein neues Framework verbessert den Zugriff und die Organisation visueller Datensätze für bessere Algorithmen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung des Objekt-Trackings in Augmented Reality mit mobilen Geräten.

Neue Methode zielt auf schwierige Bereiche für effektive gegnerische Angriffe in der Video-Segmentierung ab.

Integration von Reinforcement Learning und Grammatik für bessere Kameradesigns.

Eine neue Methode verbessert die feinkörnige Klassifikation durch Teilentdeckung und kontrastives Lernen.

Eine neue Methode verbessert die Kompression und Rekonstruktion von LiDAR-Daten.

Neue Methoden verbessern das Tracking von Objekten und die Bewegungstrennung in anspruchsvollen Videoszenen.

Untersuchung der Auswirkungen von adversarialen Angriffen auf Re-ID-Technologie.

Diese Studie konzentriert sich auf Deep Learning zur Erkennung von Automobilkabelbaumsteckern.

DROP bietet realistische Charakterbewegungen für Spiele und Trainingssimulationen.

Neue Methode erkennt gefälschte Gesichter mithilfe von Schall-Echos.

ViWS-Net entfernt effektiv verschiedene Wetterbedingungen aus Videos und verbessert so die Klarheit und Qualität.

Ein System zur Verbesserung der Kommunikation für Menschen mit Hör- und Sprachschwierigkeiten in Bangladesch.

LogicSeg kombiniert datengestütztes Lernen und logisches Denken für ein besseres Verständnis von Bildern.

Dieses Dataset hilft Robotern, städtische Umgebungen besser zu verstehen.

Face-Att verbessert die Bildbeschriftung durch eine detaillierte Analyse von Gesichtszügen.

Eine neue Methode bietet mehrere Gründe für Bildklassifikationen, was das Verständnis und das Vertrauen verbessert.

SINCERE verbessert das überwachte kontrastive Lernen mit besserer Klassen-Trennung und -Darstellung.

Neue Methoden verbessern MRT-Scans ohne ständiges Nachtrainieren.

MoDem-V2 ermöglicht eine sicherere und effizientere Robotermanipulation durch visuelles Lernen.