Últimos artículos para Detección de Objetos

Un conjunto de datos revolucionario busca mejorar la tecnología de camiones autónomos a través de datos extensos y de alta calidad.

Nuevo método usa una sola cámara para detección efectiva de objetos.

Plain-Det ofrece una solución flexible para la detección de objetos en múltiples conjuntos de datos.

Un nuevo método mejora la segmentación semi-supervisada al centrarse en pseudo-etiquetas fiables.

Un nuevo método combina datos de cámaras de eventos y de fotogramas para mejorar la detección de objetos.

Nuevo modelo mejora la precisión en la predicción de imágenes y la claridad de las explicaciones.

Un nuevo método automatiza la creación de datos para tareas de anclaje visual, mejorando la eficiencia del aprendizaje automático.

Presentando un método para mejorar la resistencia de sistemas de IA mediante ataques adversariales multitarea.

Una nueva técnica mejora la clasificación de escenas usando redes neuronales gráficas híbridas.

Un estudio sobre cómo las CNNs reconocen emociones a través del análisis de imágenes.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento en detección de objetos a través de pérdidas basadas en rankings en cubos.

Nuevos métodos que usan cámaras panorámicas buscan mejorar la seguridad de los ciclistas en las calles de la ciudad.

Un nuevo método mejora la detección de objetos en imágenes de teledetección.

Una mirada profunda al conjunto de datos InLUT3D de nubes de puntos interiores para investigación.

Este estudio examina cómo el desenfoque gaussiano afecta la detección de objetos en entornos simulados.

Un método para mejorar el análisis de video enfocándose en las regiones de fotogramas clave.

Un enfoque novedoso mejora la precisión del diagnóstico de enfermedades de las plantas utilizando métodos de imagen.

MEVDT ofrece datos valiosos para mejorar las tecnologías de seguimiento de vehículos.

Un estudio compara el rendimiento de los modelos YOLO para detectar vacas en diferentes entornos.

Conoce las características y aplicaciones de YOLOv5 en la detección de objetos en tiempo real.

SpikeYOLO mejora las SNNs para una mejor eficiencia y precisión en la detección de objetos.

STN-YOLO mejora la precisión de la detección de plantas en la agricultura usando técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes.

Una mirada a soluciones basadas en infraestructura para mejorar la percepción de vehículos autónomos.

Un enfoque innovador mejora la detección y comprensión de la HIC en imágenes cerebrales.

Las Redes Neuronales Conjuntas enfrentan desafíos para reconocer objetos a partir de ejemplos mínimos.

Un nuevo método para aumentar la variedad de datos y mejorar el rendimiento del modelo.

Técnicas efectivas para detectar basura plástica en nuestros océanos.

ECDM genera imágenes térmicas de alta calidad, mejorando los sistemas de detección en baja visibilidad.

CAS-ViT mejora la eficiencia del procesamiento de imágenes en dispositivos móviles.

Un nuevo método mejora el uso de datos de sensores en autos autónomos.

Un nuevo modelo mejora la percepción 3D al combinar información de profundidad y semántica.

Las cámaras de eventos capturan cambios en las escenas, revolucionando la forma en que interpretamos los datos visuales.

Un nuevo sistema mejora la capacidad de las sillas de ruedas inteligentes para identificar obstáculos en tiempo real.

Un nuevo método mejora el rendimiento de modelos visuales usando imágenes RAW.

Presentamos un nuevo método para detectar objetos en múltiples conjuntos de datos con anotaciones incompletas.

Cómo la nueva tecnología está mejorando la seguridad en las cámaras de tablero de los vehículos.

Una mirada al marco de Cuello de Botella de Información Priorizada para un procesamiento de video eficiente.

Mejorando los modelos de percepción para coches autónomos usando métodos innovadores de entrenamiento de imágenes.

Métodos innovadores mejoran el rendimiento de detección de objetos en dispositivos con recursos limitados.

Nuevo conjunto de datos y modelo mejoran la detección de objetos en entornos interiores.