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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.

Un nuevo marco mejora el reconocimiento de objetos y la percepción de profundidad para las máquinas.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes en diferentes condiciones.

Un nuevo método mejora los modelos 2D al incorporar características 3D para un mejor rendimiento.

SurgDepth mejora la comprensión de escenas quirúrgicas mediante la integración innovadora de datos RGB y de profundidad.

Nuevos métodos mejoran la segmentación semántica al considerar las relaciones entre clases.

Una revisión completa de técnicas de aprendizaje profundo en el análisis de imágenes médicas.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de objetos en videos a través de pistas sonoras y visuales.

SHARP-Net mejora la detección de defectos en tuberías utilizando tecnología avanzada para mayor eficiencia.

Un nuevo método mejora la visión por computadora con datos RGB-D y aprendizaje por currículum.

Un método para etiquetar objetos en imágenes sin necesidad de un entrenamiento detallado.

Un nuevo modelo mejora el análisis de datos de series temporales médicas.

Usando modelos avanzados para mejorar la precisión y eficiencia en la inspección de alcantarillas y tuberías de desagüe.

Examinando la robustez de SAM contra ataques adversariales para una tecnología de conducción autónoma más segura.

Un nuevo método mejora la segmentación semántica al abordar el desequilibrio de clases en datos 3D.

Una mirada a los últimos avances en segmentación de imágenes y sus aplicaciones.

Biom3D mejora la accesibilidad y adaptabilidad para la segmentación de imágenes 3D en campos biomédicos.

La anotación de superpíxeles de entidad reduce costos y mejora la eficiencia del etiquetado de imágenes.