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Un nuevo método mejora el uso de datos para un mejor rendimiento del modelo.

Un nuevo modelo que mejora el análisis de datos 3D para sistemas autónomos.

TwinLiteNet ofrece una solución eficiente para la segmentación semántica en coches autónomos.

El marco OPTIN mejora los modelos de transformadores sin necesidad de reentrenar para varias tareas de IA.

Un nuevo método mejora la medición de profundidad de elementos transparentes usando segmentación y NeRF.

Un nuevo método mejora las imágenes de baja resolución para que sean más fáciles de reconocer.

Una mirada a los métodos de segmentación de imágenes y su efectividad.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes utilizando descripciones de texto y pares de imágenes.

Una mirada a los beneficios de la orientación sin clasificador consciente semánticamente en la creación de imágenes.

Una nueva función de pérdida mejora la precisión en tareas de segmentación semántica.

Un método que mejora las tareas de segmentación con mínimos requisitos de entrenamiento.

Una nueva arquitectura mejora la detección del cáncer en imágenes médicas usando entradas de menor resolución.

OTSeg mejora la segmentación semántica usando múltiples indicaciones de texto para obtener mejor precisión.

Nuevo modelo mejora el reconocimiento del entorno del vehículo usando cámaras y LiDAR.

Un nuevo conjunto de datos mejora la clasificación de datos Lidar para paisajes diversos.

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Un nuevo sistema mejora la detección de defectos en módulos fotovoltaicos usando IA.

Un nuevo conjunto de datos se centra en los sistemas de transmisión eléctrica rurales.

Este estudio presenta un método para combinar imágenes espectrales y mejorar aplicaciones de aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento de segmentación para clases conocidas y desconocidas.

Un nuevo sistema de imágenes por RF mejora el reconocimiento de objetos en entornos difíciles.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes al permitir etiquetas de texto flexibles.

EBSeg mejora la segmentación de imágenes al equilibrar de manera efectiva las clases vistas y no vistas.

Un estudio sobre la confianza y la incertidumbre en los resultados de la segmentación semántica.

Un nuevo enfoque basado en difusión aborda múltiples tareas de visión por computadora de manera efectiva.

Nuevos métodos mejoran los sistemas LiDAR para un mejor rendimiento en condiciones climáticas difíciles.

ShiftAddAug mejora la eficiencia y precisión de las redes neuronales para dispositivos en el borde.

HEML mejora la clasificación de imágenes al centrarse en segmentos importantes para dar mejores explicaciones.

Desarrollando un modelo para segmentación de imágenes precisa en diversas condiciones de conducción.

Un nuevo método mejora la comprensión de los flujos de trabajo quirúrgicos usando información de profundidad.

RHRSegNet mejora la segmentación semántica para imágenes nocturnas, que es clave para la conducción autónoma.

Un nuevo algoritmo de fusión mejora significativamente la precisión de la segmentación de instancias 3D.

Un nuevo método de decodificación mejora la eficiencia en la segmentación de imágenes.

FANet mejora la segmentación semántica, aumentando la precisión en imágenes complejas.

Examinando ataques adversariales y la robustez del modelo en segmentación semántica.

Un nuevo modelo para entender entornos 3D usando descripciones basadas en texto.

Presentando NeST para aprender mejor las clases nuevas sin olvidar las viejas.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes usando SAM y prompts composables.

Este artículo habla sobre el papel de las Convoluciones Deformables en la mejora de la segmentación semántica para la conducción autónoma.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a identificar especies de pasto invasoras de manera efectiva.