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D-CLOSE ofrece una visión más clara sobre las decisiones de detección de objetos de IA.

Un nuevo sistema mejora la detección de objetos en realidad aumentada usando HoloLens 2.

G-CAME mejora la comprensión de las predicciones de los modelos de detección de objetos a través de mapas de saliencia claros.

Un nuevo marco mejora la generación de datos sintéticos para tareas de detección de objetos.

Una mirada a cómo los modelos DETR están cambiando la detección de objetos.

Este artículo habla de un nuevo método para mejorar el reconocimiento de imágenes usando regiones.

FasterViT combina CNNs y Transformers de Visión para un procesamiento de imágenes eficiente.

Un nuevo conjunto de datos para la percepción de máquinas en entornos de realidad aumentada.

Un nuevo método para detectar drones no autorizados usando tecnología avanzada.

Un método para generar preguntas a partir de imágenes y subtítulos para mejorar la interacción con la IA.

Un nuevo método mejora los Vision Transformers para entender imágenes mejor y con menos recursos.

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Los ejemplos adversariales pueden confundir los sistemas de detección de objetos, revelando fallos de seguridad.

Un nuevo enfoque para mejorar la confianza en la detección de objetos a través de técnicas de calibración confiables.

Una estrategia para optimizar el etiquetado de datos en tareas de visión por computadora.

La investigación se centra en mejorar los métodos de detección de elementos gráficos en documentos.

Explora cómo los Gemelos Digitales y la comunicación semántica mejoran las prácticas agrícolas.

Mejorando la calidad de simulación a través de técnicas de renderizado offline para vehículos autónomos.

Un estudio sobre métodos artesanales y de aprendizaje profundo para el reconocimiento de objetos 3D.

Conoce SN-Netv2, un modelo que mejora la eficiencia en tareas de visión por computadora.

Un nuevo método de defensa aborda los ataques adversariales en la detección de objetos en imágenes de teledetección.

Un nuevo método mejora la forma en que las computadoras procesan imágenes imperfectas.

Un nuevo método acelera el etiquetado de datos y el entrenamiento de modelos.

Un nuevo marco mejora la eficiencia y precisión en la detección de HOI.

Nueva técnica mejora la detección de objetos robóticos en entornos agrícolas.

Usando IA para mejorar el monitoreo de flores silvestres y la salud del ecosistema.

Esta investigación se centra en el reconocimiento eficiente de acciones usando solo fotogramas de video.

NORIS mejora la selección de imágenes para entrenar modelos de detección de objetos de forma eficiente.

M-FLAG mejora el análisis de imágenes médicas usando modelos de lenguaje congelados y entrenamiento optimizado.

RepViT combina CNNs y ViTs para aplicaciones de visión móvil eficientes.

Nuevos métodos mejoran la detección de objetos en niebla y lluvia para autos autónomos.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de los modelos de clasificación de imágenes.

Una herramienta fácil de usar para analizar imágenes y videos de animales.

Usando IA para enfrentar desafíos complejos en encuestas astronómicas.

NAPTRON mejora la detección de objetos al abordar desafíos con muestras fuera de distribución.

ETran clasifica de manera eficiente modelos preentrenados para detección de objetos y clasificación de imágenes.

Mejorando la capa base para un mejor análisis por máquina y visualización por humanos.

Nuevos métodos mejoran la resistencia de los sistemas de detección de objetos a los cambios adversariales.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia en las tareas de preentrenamiento de visión y lenguaje.

Nuevos métodos mejoran el seguimiento e identificación de objetos en contenido multimedia.