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Una nueva perspectiva sobre la pérdida de Dice y sus alternativas en la segmentación de imágenes.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes para diagnósticos médicos.

ViT-Triplet y STIR mejoran la precisión y eficiencia en la recuperación de imágenes.

Un nuevo enfoque para mejorar el aprendizaje con pocos ejemplos usando características locales.

Un nuevo método mejora la evaluación de la calidad de imagen usando menos datos.

Esta investigación mejora la generación de NeRF usando modelos de difusión avanzados.

Nuevas técnicas mejoran modelos de segmentación de instancias para imágenes con poca luz.

Un método para analizar imágenes sin importar su orientación.

Este estudio evalúa la efectividad del Modelo Segment Anything en imágenes médicas 2D.

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Automatizando el análisis de sentimientos de imágenes en redes sociales usando técnicas innovadoras.

Un nuevo método mejora la claridad de la imagen y evalúa la calidad después de eliminar las nubes.

Un método innovador mejora la generación de datos al conectar ruido con muestras reales.

Un nuevo método optimiza los diseños de sensores de cámara para mejorar el rendimiento del deep learning.

Técnicas para mejorar las imágenes de TC de baja dosis y así hacer un mejor diagnóstico médico.

Un método que utiliza núcleos avanzados mejora la calidad de la imagen a partir de datos dispersos.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones sin necesidad de un entrenamiento complicado.

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Un nuevo modelo mejora la calidad de restauración de imágenes de manera efectiva y coherente.

Aprende cómo ProbDR transforma la reducción de dimensionalidad usando modelos probabilísticos.

Un nuevo operador Sobel mejora la velocidad y precisión de la detección de bordes usando tecnología GPU.

DMT mejora la detección de objetos al centrarse en elementos clave y fondos.

Examinando campos neuronales como decodificadores para mejorar la precisión de la segmentación semántica.

Un nuevo modelo combina compresión de imágenes y percepción por máquina para mejorar la eficiencia.

Explorando el papel del Modelo Segment Anything en WSSS y su impacto.

Un nuevo conjunto de datos permite entender mejor las preferencias de imagen de los usuarios.

L1BSR mejora imágenes de baja resolución de Sentinel-2 para un mejor monitoreo de la Tierra.

NeRD mejora la calidad de imagen al transformar patrones Bayer en bruto en imágenes RGB.

Un nuevo método genera modelos 3D realistas a partir de imágenes individuales rápidamente.

Este estudio examina y aborda el sesgo de género en las descripciones de imágenes de aprendizaje automático.

Usar clases de fondo mejora la precisión del modelo en tareas de clasificación de imágenes.

Nuevos métodos mejoran la detección de ataques de morphing facial en sistemas biométricos.

AReAM mejora la detección de objetos en imágenes usando técnicas de supervisión débil.

Un nuevo método mejora la claridad de las imágenes en microscopía a través de la reconstrucción de frente de onda basada en momentos.