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Ein Framework verbessert die Effizienz der Teleoperation in schwach beleuchteten Umgebungen mit automatisierten Bewertungen.

LeRF kombiniert Deep Learning und Interpolation für besseres Bildvergrössern.

CosmoCLIP verbindet Bilder und Texte für eine bessere Analyse astronomischer Daten.

Diese Studie untersucht die Nutzung von GANs zur Erstellung synthetischer MRI-Bilder.

Diese Methode verbessert das Bildabgleichen auf individuelle Vorlieben durch skalierbare Lösungen.

Eine Methode, um Konzepte aus Bildern zu identifizieren und ohne menschliches Eingreifen nachzubilden.

Eine Methode, um Robotern zu helfen, die Formen und Positionen von Objekten zu erfassen.

AstroSpy geht dem Thema der von KI generierten Bilder in der Astronomie auf den Grund.

CycleSAM verbessert die chirurgische Segmentierung durch Einzelbildtraining für bessere Ergebnisse.

Ein neues Modell kombiniert ConvNets und Transformers für eine bessere Bildklassifikation.

Ein Überblick über Halbtönungstechniken und deren Bedeutung bei der Bildwiedergabe.

Forschungen zeigen, dass VLMs bei einfachen visuellen Aufgaben im Vergleich zu Menschen eine schwache Genauigkeit haben.

Untersuchung der Auswirkungen von Deep Learning auf Wasserzeichen-Techniken und Sicherheitsherausforderungen.

Ein neuer Ansatz verbessert Klarheit und Effizienz in der Mikroskopie-Dekonvolution.

Eine neue Methode verbessert die Datenaugmentation für bessere Bildqualität.

Eine neue Methode nutzt Polarisation, um die Schätzungen von Eigenschaften durchscheinender Objekte zu verbessern.

Eine neue Dekodierungsmethode verbessert die Effizienz bei der Bildsegmentierung.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit beim Ausrichten von Bildern im Zeitverlauf.

MambaVision kombiniert Mamba und Transformer für eine bessere Bilderkennung.

Wir stellen MUFormer vor, um die Entmischung von hyperspektralen Bildern über die Zeit zu verbessern.

Eine neue Methode verringert die Abhängigkeit von menschlichen Anmerkungen bei der Bildsegmentierung.

Diese Recherche untersucht, wie gut KI witzige Cartoon-Untertitel erstellen kann.

Eine neue Methode verbessert die Anomalieerkennung in der Produktion durch Trendanalyse und Modellunsicherheit.

Ein neues Framework reduziert den menschlichen Aufwand und kümmert sich um Modellverzerrungen.

Ein hybrides Modell verbessert die Bildrestaurierung mit Spiking- und Convolutional Neural Networks.

Neue Deep-Learning-Methoden verbessern die Effizienz und Qualität der Bildkompression.

Ein neuer Ansatz verbessert den Realismus und die Vielfalt in generierten Bildern mit Deep Learning.

Eine neue Methode verbessert die Gesichtserkennung bei verschiedenen Kameratypen und Bedingungen.

Ein neuer Datensatz und eine Methode verbessern die Klarheit bei Langstreckenaufnahmen, die von Turbulenzen betroffen sind.

Entdecke, wie Diffusionsmodelle Rauschen in realistische Datenproben verwandeln.

GraphMamba verbessert die Effizienz und Genauigkeit bei der Verarbeitung von hyperspektralen Bildern.

CoSIGN bietet schnelle und effektive Lösungen für Herausforderungen bei der Bildwiederherstellung.

Studie untersucht, wie Licht mit verschiedenen Materialien interagiert und welche Umweltauswirkungen das hat.

FANet verbessert die semantische Segmentierung und erhöht die Genauigkeit bei komplexen Bildern.

Neue GMRF-Methoden verbessern die Effizienz und Qualität der Bildkompression.

Untersuchung von adversarialen Angriffen und Modellrobustheit in der semantischen Segmentierung.

Neue Techniken im maskierten Bildmodell für bessere selbstüberwachte Lernmethoden erkunden.

Lerne Methoden, um die Klarheit in verschwommenen Bildern wiederherzustellen, wichtig für wissenschaftliche Forschung.

Neues Modell verbessert die Aktionsabfrage aus Bildern mithilfe von Personen, Objekten und Kontext.

Hier ist MutDet, eine Methode, die die Objekterkennung in komplexen Fernerkundungsbildern verbessert.