Computer Vision

Computer Vision und Mustererkennung Speicher-effizientes UNet: Ein echter Game Changer in der Bildverarbeitung

Entdecke, wie UNet die Herausforderungen der Bildverarbeitung angeht und dabei Speicher spart.

Lingxiao Yin, Wei Tao, Dongyue Zhao

2025-01-25T17:24:00+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Durchbruch in der Aktionserkennung mit Skelettdaten

Neue Methoden verbessern die Aktionserkennung durch die Analyse von Skelettdaten.

Yuheng Yang

2025-01-25T07:47:06+00:00 ― 9 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung CLIP-GS: Bilder, Texte und 3D-Formen zusammenbringen

Neues Framework verbessert das Verständnis von Bildern, Text und 3D-Objekten.

Siyu Jiao, Haoye Dong, Yuyang Yin

2025-01-24T04:30:00+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Herausforderung der Blickwinkelsstabilität in Sichtmodellen

Untersuchen, wie sich Perspektivwechsel auf die Objekterkennung in Sichtmodellen auswirken.

Mateusz Michalkiewicz, Sheena Bai, Mahsa Baktashmotlagh

2025-01-23T12:27:00+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Fortschritte im Vision-Sprach-Tracking

Ein neuer Ansatz verbessert, wie Computer Objekte mit visuellen und textuellen Informationen verfolgen.

X. Feng, D. Zhang, S. Hu

2025-01-22T19:35:51+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Meistere feingranulare Bildklassifikation

Versteh die Herausforderungen und Tools für genaue Bildklassifizierung.

Duy M. Le, Bao Q. Bui, Anh Tran

2025-01-22T15:35:06+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Transformation des autonomen Fahrens mit Geo-ConvGRU

Eine neue Methode verbessert die Fahrzeugwahrnehmung für sichereres autonomes Fahren.

Guanglei Yang, Yongqiang Zhang, Wanlong Li

2025-01-21T10:41:42+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung GSplatLoc: Ein Game Changer in der Kamera-Lokalisierung

GSplatLoc bietet präzise Echtzeit-Kameralokalisierung für verschiedene Technologien.

Atticus J. Zeller

2025-01-21T01:52:03+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Objekterkennung mit SimLTD revolutionieren

Erfahre, wie SimLTD die Erkennung seltener Objekte in Bildern verbessert.

Phi Vu Tran

2025-01-21T00:15:45+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Fortschritte bei inversen Problemen mit CA-DPS

CA-DPS bringt neue Hoffnung für die Lösung inverser Probleme in der Bildgebung.

Shayan Mohajer Hamidi, En-Hui Yang

2025-01-20T23:27:36+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung DAVE: Forschung zur autonomen Mobilität umkrempeln

Das DAVE-Dataset erfasst komplexe Verkehrsszenarien für ein besseres AI-Training.

Xijun Wang, Pedro Sandoval-Segura, Chengyuan Zhang

2025-01-20T21:51:18+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung YOLO-UniOW: Die Zukunft der Objekterkennung

Eine bahnbrechende Methode zur Identifizierung von bekannten und unbekannten Objekten in Echtzeit.

Lihao Liu, Juexiao Feng, Hui Chen

2025-01-20T15:26:06+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Objekt-Halluzinations-Herausforderung bei KI-Modellen

LVLMs haben Schwierigkeiten, die Realität zu erkennen, was ernsthafte Folgen haben kann.

Ashish Seth, Dinesh Manocha, Chirag Agarwal

2025-01-20T11:25:21+00:00 ― 5 min Lesedauer

Robotik Punktwolkenregistrierung: Perspektiven in der Robotik ausrichten

Entdecke, wie die Registrierung von Punktwolken Robotern hilft, ihre Umgebung zu verstehen.

Ziyuan Qin, Jongseok Lee, Rudolph Triebel

2025-01-20T09:49:03+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Revolutionierung der Tiefenwahrnehmung: Die neue Methode von MetricDepth

MetricDepth verbessert die Tiefenschätzung aus Einzelbildern mithilfe von tiefem metrischen Lernen.

Chunpu Liu, Guanglei Yang, Wangmeng Zuo

2025-01-19T08:56:24+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Eine neue Ära im visuellen Fragenbeantworten

Fortschritte in der KI verbessern die Fähigkeiten bei visuellen Fragen und Antworten.

Junxiao Xue, Quan Deng, Fei Yu

2025-01-18T05:39:18+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Fahrzeugvision mit LiDAR und Kameras revolutionieren

Eine neue Methode verbessert die Objekterkennung in selbstfahrenden Autos mithilfe von Kamera- und LiDAR-Daten.

Fardin Ayar, Ehsan Javanmardi, Manabu Tsukada

2025-01-18T04:03:00+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung ReFlow6D: Eine neue Methode für Roboter, um transparente Objekte zu handhaben

ReFlow6D hilft Robotern, durchsichtige Objekte effektiver zu greifen und zu analysieren.

Hrishikesh Gupta, Stefan Thalhammer, Jean-Baptiste Weibel

2025-01-17T21:37:48+00:00 ― 7 min Lesedauer

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