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SurgicalGaussian mejora la reconstrucción de escenas quirúrgicas usando Gaussianos 3D para una precisión mejorada.

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Estudio sobre la influencia del tamaño del campo receptivo en modelos U-Net para segmentación de imágenes.

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

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Nuevas técnicas mejoran la estimación de la postura de la cabeza a partir de imágenes frontales únicas.

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VQA-Diff combina técnicas para mejorar el modelado 3D de vehículos a partir de imágenes del mundo real.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de imagen sin necesidad de muchos datos de entrenamiento.

Un enfoque simplificado para implementar la Búsqueda de Coincidencias Ortogonales para soluciones dispersas.

Diffuse-TreeVAE combina agrupamiento y modelado generativo para crear imágenes de alta calidad.

Un nuevo método acelera la creación de imágenes a partir de textos.

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

Un nuevo conjunto de datos que combina imágenes, texto y audio para la investigación de escenas interiores.

Un nuevo método mejora la clasificación a pesar de etiquetas ruidosas y conjuntos de datos desbalanceados.

Un método innovador separa el ruido de las características de la imagen para una mejor claridad.

Faser mejora la investigación en microscopía óptica con herramientas de simulación innovadoras.

Un nuevo método minimiza características engañosas en el aprendizaje automático con menos esfuerzo humano.

Una mirada al aprendizaje por transferencia y el aprendizaje autosupervisado en el cuidado de la salud.

Un marco mejora la eficiencia de la teleoperación en entornos de poca luz usando evaluaciones automatizadas.

LeRF combina el aprendizaje profundo y la interpolación para mejorar el redimensionamiento de imágenes.

CosmoCLIP conecta imágenes y texto para un mejor análisis de datos astronómicos.

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AstroSpy aborda el tema de las imágenes generadas por IA en astronomía.

CycleSAM mejora la segmentación quirúrgica usando entrenamiento con una sola imagen para mejores resultados.

Un nuevo modelo combina ConvNets y Transformers para mejorar la clasificación de imágenes.

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Investigaciones muestran que los VLMs tienen mala precisión en tareas visuales simples en comparación con los humanos.

Examinando el impacto del deep learning en las técnicas de marcas de agua y los desafíos de seguridad.

Un enfoque nuevo mejora la claridad y eficiencia en la deconvolución de microscopía.

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Un nuevo método usa polarización para mejorar las estimaciones de las propiedades de objetos translúcidos.

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