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MUREN mejora la detección de interacción humano-objeto a través de una mejor compartición de contexto.

Un nuevo enfoque para traducir imágenes panorámicas usando estilos tradicionales.

Nuevo método mejora la generación de imágenes mientras mantiene el conocimiento pasado.

Presentando un enfoque sencillo para la detección efectiva de puntos clave en visión por computadora.

Nuevos métodos mejoran la modelación 3D usando datos RGB-D y cuadrículas voxel dinámicas.

Un enfoque revolucionario mejora la segmentación de imágenes médicas sin necesidad de reentrenamiento.

Un nuevo método mejora la restauración de rostros, preservando la identidad y la calidad.

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Un análisis de las capacidades y limitaciones de SAM en diferentes campos.

Explorando dos métodos para entrenar MLPs con datos simétricos.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y precisión en el etiquetado de imágenes.

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Un nuevo método mejora la calidad de las fotos de imágenes en ráfaga.

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ALR-GAN mejora la calidad de imagen y el diseño a partir de descripciones de texto de manera eficiente.

EWT combina transformadas de wavelet y Transformers para mejorar la claridad y eficiencia de las imágenes.

Un nuevo enfoque para categorizar imágenes sin etiquetar de manera efectiva.

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Un método mejora la corrección de imagen para lentes ojo de pez usando suposiciones de cuadrícula de la ciudad.

Explorando la importancia de los eigenpares robustos en el análisis tensorial y sus implicaciones.

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Los modelos modernos de IA muestran mucho potencial para crear imágenes solares realistas a partir de datos del SDO.

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La reducción de ruido en cámara con MLPF mejora el rendimiento de la cámara de eventos en entornos ruidosos.

Un nuevo método mejora la precisión de detección de objetos al abordar problemas de confianza en las predicciones.

Combinando nuevas técnicas y potencia de cómputo para mejorar el análisis de imágenes.

Un nuevo método estima la profundidad a partir de imágenes omnidireccionales de baja resolución de manera eficiente.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes térmicas usando el Modelo Segmenta Cualquier Cosa.

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Un nuevo método para analizar de manera eficiente conjuntos de datos complejos usando mapas de transporte sin colisiones.

SeaThru-NeRF mejora la claridad en imágenes subacuáticas al tener en cuenta los efectos de dispersión.

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