Computerwissenschaften - Computer Vision und Mustererkennung

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der 3D-Punktwolkenregistrierung.

Das MIP-GAF-Dataset hilft dabei, soziale Dynamiken in Bildern zu analysieren.

Neue Methoden verbessern, wie Systeme Objektinteraktionen mit weniger Beschriftung lernen.

AgileIR verbessert die Bildqualität bei geringerem Speicherverbrauch und nutzt dabei innovative Techniken.

Brain-Net-Diffusion verbessert die fMRI-Datenanalyse für Autismus-Spektrum-Störung.

Inf-MLLM verbessert die Effizienz im Umgang mit komplexen Datenströmen bei begrenzten Ressourcen.

Eine neue Methode verbessert die Tiefenschätzung in endoskopischen Bildern für bessere Operationsergebnisse.

Ein neues Datenset verbessert die Drohnenfähigkeiten in schwierigen Umgebungen mit Wärmebildtechnik.

Hier ist CollaMamba, ein Modell, das das Verständnis in der Technologiebranche verbessert.

KRDistill verbessert die Wissensdistillation, indem es Probleme mit Datenungleichgewicht angeht.

Stereosicht verbessert die Navigation von Robotern und ermöglicht eine bessere Objekterkennung.

ViTTM verbessert die Bildverarbeitung durch innovative tokenbasierte Mechanismen.

Eine praktische Methode zur Erkennung von Gewalt in öffentlichen Räumen mithilfe fortschrittlicher Videoanalyse.

Eine Methode, um die Anpassungsfähigkeit des Modells zu verbessern und gleichzeitig die ursprünglichen Fähigkeiten zu bewahren.

Ein System, das Deep Learning nutzt, um gewalttätige Handlungen in Videoaufnahmen zu erkennen.

Eine neue Methode zur Anpassung von KI-Modellen mit begrenzten beschrifteten Daten.

Ein neues Modell nutzt synthetische Daten, um die Herzultraschallanalyse und Effizienz zu verbessern.

ENACT verbessert die Effizienz von Transformermodellen bei der Objekterkennung, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

CoMM verbessert das maschinelle Lernen, indem es verschiedene Datentypen effektiv integriert.

Innovative synthetische Datenmethode verbessert die Genauigkeit von medizinischen Bildern und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten.

RACC optimiert das Wissenretrieving für ein effizienteres visuelles Fragenbeantworten.

Neue Methoden verbessern die Salienzvorhersage durch kontrollierte Bildbearbeitungen.

Erkunde die Vorteile von der Kombination aus semi-supervised Learning und kontrasivem Lernen im Maschinenlernen.

Ein neues System verbessert die Erkennung von Ampeln für sichereres autonomes Fahren.

Eine neue Methode verbessert die Qualität und den Realismus von Gesichtsvertauschungen.

Maschinen beizubringen, menschliche Emotionen erkennt und ethisch darauf reagiert.

Eine neue Methode ermöglicht es Robotern, 3D-Modelle aus einem einzelnen Bild zu erstellen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz und Geschwindigkeit der Datenkompression.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der medizinischen Bildsegmentierung.

Neue Methoden verbessern, wie Maschinen menschliche Emotionen erkennen und darauf reagieren.

Eine Methode automatisiert die Erstellung von Bild-Text-Paaren für Fernerkundungsdatenbanken.

Neue Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Diagnose von Prostatakrebs durch fortschrittliche Gewebeanalysen.

Eine neue Methode verbessert das Entfernen von Schatten in Bildern mithilfe von sanften Schattenmasken.

Neue Techniken verbessern die Lichtabtastungseffizienz in der Computergrafik.

Erstelle detaillierte Bilder mit präziser Kontrolle über das Motiv und den Hintergrund.

Ein neuer Ansatz ermöglicht es Modellen, kontinuierlich aus neuen Daten zu lernen.

AWF verbessert die semantische Segmentierung, indem es katastrophales Vergessen in Machine-Learning-Modellen verhindert.

PSTNet verbessert die Polypenerkennung mit fortschrittlichen Bildgebungstechniken.

Ein System, das die Bewegungen von Rollstuhlfahrern verfolgt, um Gesundheit und Interaktion zu verbessern.

Eine neue CNN-Methode verbessert die Trennung von Bodenrollgeräuschen in der seismischen Datenverarbeitung.