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Un modelo de ciudad a pequeña escala ayuda en la investigación sobre coches autónomos y sistemas de transporte inteligentes.

La mejora en la estimación de profundidad a partir de imágenes endoscópicas aumenta la precisión quirúrgica.

Nuevos métodos mejoran el modelado 3D de entornos interiores mediante campos vectoriales.

Un nuevo sistema que usa cámaras de eventos mejora la navegación y la precisión del mapeo de los robots.

Los investigadores exploran ecos ultrasónicos para medir distancias de manera precisa en entornos interiores tranquilos.

Un nuevo método para estimar la profundidad de manera precisa a partir de secuencias de video.

Esta investigación mejora la estimación de profundidad en robots usando meta-aprendizaje para un mejor rendimiento en diferentes entornos.

Una nueva métrica mejora la evaluación del modelo de estimación de profundidad para conducir más seguro.

Un nuevo método mejora la estimación de profundidad en imágenes endoscópicas para obtener mejores resultados quirúrgicos.

Un nuevo conjunto de datos mejora las capacidades de los drones en entornos difíciles usando imágenes térmicas.

La visión estéreo mejora la navegación de robots, permitiendo una mejor detección de obstáculos.

Un nuevo método mejora la percepción de profundidad de los coches por la noche usando faros HD.

Un sistema para la generación de imágenes en tiempo real mejora la operación remota de robots en la agricultura.

Te presento GRIN, un nuevo modelo para la estimación de profundidad usando datos escasos.

La investigación se centra en mejorar la capacidad de la IA para reconocer acciones en videos.

Nuevos métodos de estimación de profundidad mejoran las interacciones de los robots con entornos complejos.

Un nuevo conjunto de datos aborda los cambios de perspectiva en la estimación de profundidad para la conducción autónoma.

CAMOT mejora el seguimiento de múltiples objetos al estimar ángulos y profundidades de la cámara.

Este modelo mejora la estimación de profundidad mientras es eficiente en recursos y fácil de usar.

Un nuevo enfoque mejora la estimación de profundidad a partir de imágenes individuales utilizando el movimiento de píxeles.

Aprende cómo las máquinas estiman la profundidad y se adaptan a diferentes entornos.

Un nuevo método combina imágenes visibles y térmicas para una mejor estimación de profundidad.

Un nuevo método mejora la estimación de profundidad usando imágenes de doble píxel para obtener visuales más claros.

Un nuevo método mejora la estimación de profundidad para robótica y visión por computadora.

Los modelos de difusión mejoran la visión por computadora para la detección de profundidad, movimiento y objetos ocultos.

Nuevos modelos mejoran la velocidad y precisión en la estimación de profundidad para aplicaciones de AR.

LaVin-DiT mejora cómo las máquinas perciben e interpretan datos visuales.

Combinando lenguaje y visuales para una mejor percepción de profundidad.

Descubre cómo nuevas técnicas mejoran el rendimiento de los coches autónomos en condiciones climáticas adversas.

Helvipad proporciona información de profundidad a partir de imágenes de 360 grados, ayudando al aprendizaje automático.

Transforma modelos 3D estáticos en animaciones vivas con comandos de texto.

Nuevo método mejora la estimación de profundidad para vehículos autónomos usando solo una imagen.

Descubre cómo la tecnología de campo luminoso transforma la estimación de profundidad para robots y vehículos autónomos.

Align3R asegura una estimación de profundidad precisa en videos dinámicos con mayor consistencia.

Descubre cómo los Campos de Eventos están cambiando la fotografía y el video para todos.

Revolucionando la manera en que percibimos el mundo en 360 grados.

Revolucionando la navegación de drones con aprendizaje auto-supervisado y cámaras de eventos.

Combinar modelos de base y sensores asequibles mejora la percepción de profundidad en varias aplicaciones.

Descubre cómo las máquinas aprenden de los videos para entender el movimiento y la profundidad.

Un nuevo método mejora el modelado 3D en tiempo real para varias aplicaciones.