Computer Vision

Computer Vision und Mustererkennung Die revolutionäre Veränderung der semantischen Segmentierung mit synthetischen Daten

Neue Methoden verbessern die Objekterkennung bei unterschiedlichen Wetterbedingungen mit synthetischen Daten.

Javier Montalvo, Roberto Alcover-Couso, Pablo Carballeira

2025-02-05T01:23:15+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Vögel beobachten: Technik hebt ab

Entdecke, wie Technik Forschern hilft, Vögel in Volieren zu verfolgen.

Keon Moradi, Ethan Haque, Jasmeen Kaur

2025-02-04T14:09:09+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung ImagePiece: Effizienz bei der Bilderkennung steigern

Eine neue Methode verbessert die Bilderkennung durch intelligentes Token-Management.

Seungdong Yoa, Seungjun Lee, Hyeseung Cho

2025-02-04T11:44:42+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Verbesserung von Bildklassifikatoren: Kämpfen gegen Verzerrungsprobleme

Lern, wie du die Zuverlässigkeit von Bildklassifizierern gegen Verzerrungen verbessern kannst.

Dang Nguyen, Sunil Gupta, Kien Do

2025-02-02T11:35:42+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung LayerDropBack: Beschleunigung des Trainings von tiefen neuronalen Netzen

Eine neue Methode, die das Training von Deep Learning schneller macht, ohne grosse Änderungen.

Evgeny Hershkovitch Neiterman, Gil Ben-Artzi

2025-02-01T06:42:18+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Selfies in 3D-Modelle verwandeln: Die Technik dahinter

Entdecke, wie ein einzelnes Foto ein detailliertes 3D-Gesichtsmodell erstellen kann.

Weijie Lyu, Yi Zhou, Ming-Hsuan Yang

2025-01-31T11:26:42+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Revolutionierung des Objektracking mit CRMOT

Ein neues System verfolgt Objekte mit mehreren Perspektiven und Beschreibungen.

Sijia Chen, En Yu, Wenbing Tao

2025-01-31T10:38:33+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung LangSurf: Sprache und 3D-Verständnis verbinden

Eine bahnbrechende Methode verbindet Sprache mit der Erkennung von 3D-Szenen für schlauere Maschinen.

Hao Li, Roy Qin, Zhengyu Zou

2025-01-30T18:35:33+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Schatten Adé: Eine neue Methode für Bildklarheit

Ein zweistufiger Ansatz geht das Entfernen von Schatten in Bildern an und verbessert die Objekterkennung.

Jiamin Xu, Yuxin Zheng, Zelong Li

2025-01-30T17:47:24+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Transformation der 3D-Oberflächenrekonstruktion mit CoSurfGS

CoSurfGS bietet einen neuen Ansatz für die 3D-Rekonstruktion, der Teamarbeit über verschiedene Geräte hinweg nutzt.

Yuanyuan Gao, Yalun Dai, Hao Li

2025-01-30T14:34:48+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Transformation der Erstellung von Innenräumen mit S-INF

Eine neue Methode verbessert den Realismus in 3D-Innenszenen.

Zixi Liang, Guowei Xu, Haifeng Wu

2025-01-30T11:22:12+00:00 ― 6 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Objekterkennung meistern: Die Rolle der Unsicherheit

Lern, wie Unsicherheit die Objekterkennung und Modellentwicklung beeinflusst.

M. Tahasanul Ibrahim, Rifshu Hussain Shaik, Andreas Schwung

2025-01-29T22:31:48+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Revolutionierung der Objektorientierung in der Computer Vision

Lerne, wie 3D-Modelle die Schätzung der Objektausrichtung für technische Anwendungen verbessern.

Zehan Wang, Ziang Zhang, Tianyu Pang

2025-01-28T07:12:27+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Überdenken von ImageNet: Ein Mehrfach-Label-Ansatz

Forscher fordern einen Wechsel zu Multi-Label-Bewertungen in der Computer Vision.

Esla Timothy Anzaku, Seyed Amir Mousavi, Arnout Van Messem

2025-01-27T15:57:36+00:00 ― 7 min Lesedauer

Künstliche Intelligenz Visuelle Sprachmodelle: Text und Bild verbinden

Entdeck, wie visuelle Sprachmodelle das Verständnis von Bildern und Texten verbessern.

Tenghui Li, Guoxu Zhou, Xuyang Zhao

2025-01-27T13:33:09+00:00 ― 8 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Daten mit CDCTW abgleichen: Ein echter Game Changer

Entdecke, wie CDCTW die Datenanpassung in verschiedenen Bereichen verbessert.

Afek Steinberg, Ran Eisenberg, Ofir Lindenbaum

2025-01-26T21:30:09+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Verbesserung des Multi-Label-Lernens mit Gedächtnistechniken

Eine neue Methode geht das Klassenungleichgewicht im multi-label kontinuierlichen Lernen an.

Yan Zhang, Guoqiang Wu, Bingzheng Wang

2025-01-26T19:53:51+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Revolution der Bildverstehen mit ArSyD

ArSyD zerlegt Bilder für ein besseres Verständnis und eine bessere Bearbeitung durch Maschinen.

Alexandr Korchemnyi, Alexey K. Kovalev, Aleksandr I. Panov

2025-01-26T12:40:30+00:00 ― 7 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Revolutionierung der Bildclustering mit CgMCR

Eine neue Methode verbessert, wie wir Bilder gruppieren und analysieren.

W. He, Z. Huang, X. Meng

2025-01-26T00:38:15+00:00 ― 5 min Lesedauer

Maschinelles Lernen Die Rolle von Aufmerksamkeitsmechanismen in KI

Entdeck, wie Aufmerksamkeitsmechanismen Deep Learning in verschiedenen Anwendungen verbessern.

Tianyu Ruan, Shihua Zhang

2025-01-25T23:27:20+00:00 ― 5 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Die Bildsegmentierung revolutionieren mit OMTSeg

OMTSeg verbessert die Bildsegmentierung, indem es Vision und Sprache kombiniert, um die Objekterkennung zu optimieren.

Yi-Chia Chen, Wei-Hua Li, Chu-Song Chen

2025-01-25T23:01:57+00:00 ― 8 min Lesedauer

Computer Vision und Mustererkennung Neuer Datensatz beschäftigt sich mit Personenerkennung in schicker Kleidung

Ein Datensatz zielt darauf ab, die Personenidentifikation über Kulturen hinweg mit schlichter Kleidung zu verbessern.

Alireza Sedighi Moghaddam, Fatemeh Anvari, Mohammadjavad Mirshekari Haghighi

2025-01-25T19:49:21+00:00 ― 7 min Lesedauer

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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