Últimos artículos para CLIP

Nuevo método mejora el aprendizaje de nuevas clases con menos datos.

ProText mejora los modelos de visión-lenguaje usando solo datos de texto para manejar mejor las tareas.

Una mirada al marco MacCap y su impacto en la generación de descripciones de imágenes.

SpLiCE ayuda a aclarar los datos densos de CLIP para que sean más fáciles de entender.

Aprovechar los componentes visuales y de texto de CLIP mejora los métodos de detección de deepfakes.

Un nuevo método ayuda a los robots a interpretar los comandos humanos de manera más efectiva.

PosSAM mejora la segmentación de imágenes con capacidades de vocabulario abierto y técnicas innovadoras.

SNAP-PROTACs mejoran el estudio de proteínas y las técnicas de degradación dirigida.

SaLIP combina SAM y CLIP para una segmentación eficiente de imágenes médicas.

Un método para mejorar la generación de imágenes usando Modelos de Lenguaje Grande.

Un nuevo enfoque alinea los modelos de lenguaje con el contenido de video usando simulaciones textuales.

Un marco para vincular el procesamiento de imágenes y la interpretación del texto en modelos de visión.

Un método para mejorar la identificación de noticias falsas usando interacciones en redes sociales.

WeCLIP mejora la segmentación débilmente supervisada usando CLIP con un esfuerzo de etiquetado mínimo.

Un nuevo enfoque que mejora el rendimiento de UDA usando CLIP y guía de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y la calidad de la generación de imágenes a partir de texto.

CLIP-CITE mejora los modelos CLIP para tareas específicas sin perder flexibilidad.

FALIP mejora la comprensión de imágenes y texto de CLIP sin alterar los originales.

Nueva tecnología ayuda a los pacientes a expresar sus pensamientos a través de señales EEG.

NOVIC presenta capacidades de vocabulario abierto para identificar objetos no vistos en imágenes.

Un nuevo método mejora la detección de anomalías al abordar el agrupamiento de texto en modelos.

Un nuevo método mejora la coincidencia de libros para catálogos de bibliotecas usando técnicas avanzadas.

Un nuevo sistema mejora la capacidad de los robots para seguir comandos de lenguaje de manera efectiva.

El marco MAFT+ mejora la segmentación de objetos usando optimización colaborativa de visión y texto.

Una nueva red mejora la clasificación de nubes de puntos mediante la traducción de imágenes.

HOIGen presenta un nuevo método para reconocer interacciones humanas con objetos que no se han visto.

CLIP-CID mejora la eficiencia de datos en modelos de visión-lenguaje.

Un nuevo marco mejora el análisis de imágenes médicas usando síntomas visuales y técnicas avanzadas de sugerencia.

Este estudio evalúa VLMs para congestión de tráfico, detección de grietas y cumplimiento de cascos.

Un nuevo método mejora la comprensión de las exhibiciones de museos usando la tecnología CLIP.

Un estudio compara las habilidades humanas y de IA para reconocer formas 3D desde diferentes ángulos.

Este artículo revela métodos para interpretar modelos tipo CLIP en IA.

Este trabajo mejora la precisión de CLIP al abordar la superposición intra-modal usando adaptadores ligeros.

Los investigadores presentan Blind-VaLM, mejorando modelos de lenguaje con conocimiento visual de manera eficiente.

Un nuevo método para evaluar el rendimiento del modelo T2I a través de diferentes textos.

PiVOT mejora el seguimiento de objetos usando indicaciones visuales y CLIP para mayor precisión.

SuperClass simplifica el reconocimiento de imágenes y texto para que sea más fácil acceder a la investigación.

Una visión general de las fortalezas y debilidades de los Modelos de Visión-Lenguaje de hoy.

Este artículo examina técnicas de zero-shot para detectar anomalías en imágenes médicas.

Trident combina modelos para mejorar la segmentación de imágenes y el reconocimiento de detalles.