Nuevos conjuntos de datos mejoran los modelos de estimación de profundidad para diferentes entornos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Nuevos conjuntos de datos mejoran los modelos de estimación de profundidad para diferentes entornos.
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Métodos innovadores para mejorar la modelación precisa de manos en el espacio 3D.
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Un nuevo método mejora los movimientos de los avatares usando datos de realidad aumentada y realidad virtual.
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SMURF mejora la representación 3D a pesar de los retos del desenfoque de movimiento.
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Un nuevo modelo mejora la estimación de profundidad al generar muestras RGBD realistas.
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HandFormer mejora el reconocimiento de acciones usando poses de manos en 3D y imágenes.
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RAIN-GS mejora el rendimiento de 3DGS con mejores técnicas de inicialización y filtrado.
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N2F2 mejora la interpretación de imágenes por parte de máquinas a través de un análisis multi-nivel y la integración de lenguaje.
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Una vista general de estrategias para mejorar la precisión del emparejamiento denso.
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Un nuevo modelo mejora la estimación de profundidad combinando predicciones y análisis de múltiples cuadros.
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Un nuevo marco para reconstruir objetos 3D usando imágenes monoculares.
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FastCAD simplifica la alineación de modelos CAD, revolucionando las aplicaciones de realidad aumentada y robótica.
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Un nuevo método mejora la precisión y eficiencia en el ensamblaje en entornos médicos e industriales.
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Un nuevo método mejora la diversidad de datos para mejores modelos de manos en 3D.
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Un nuevo método mejora la precisión de la localización de cámaras mientras se preserva la privacidad del usuario.
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El marco X-MIC mejora los modelos para reconocer acciones en videos en primera persona.
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Un nuevo enfoque mejora la precisión al alinear grafos de escenas 3D para tareas espaciales.
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Un nuevo método mejora el mapeo de entornos 3D usando mosaicos de nubes de puntos.
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Un nuevo enfoque mejora el procesamiento de holografía de alta resolución y el uso de memoria.
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TEAR alinea de manera eficiente grandes conjuntos de puntos 3D, superando los valores atípicos y problemas de memoria.
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COMO ayuda a las computadoras a entender su entorno usando una sola cámara.
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Descubre cómo el contacto humano con objetos puede mejorar el modelado 3D a partir de imágenes.
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Un nuevo método predice la pose relativa a partir de imágenes sin información de profundidad.
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Un nuevo enfoque mejora la creación de imágenes realistas a partir de escenas dinámicas.
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Un nuevo sistema crea modelos humanos 3D detallados a partir de menos fotos 2D.
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EVE simplifica el entrenamiento de robots usando realidad aumentada para usuarios comunes.
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Un estudio sobre la efectividad de las métricas de calidad para nubes de puntos.
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GazePointAR mejora la experiencia del usuario con gafas de AR usando la mirada y gestos.
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Aprende a clasificar objetos usando imágenes y nubes de puntos 3D sin etiquetas.
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Nuevos modelos mejoran la comprensión de cómo las manos interactúan con los objetos.
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Nuevos métodos mejoran la velocidad y eficiencia de NeRF para aplicaciones móviles.
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Aprendiendo correspondencias densas entre formas sin alineación perfecta.
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Nuevos sistemas mejoran el seguimiento ocular con menos energía y respuestas más rápidas.
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Este estudio combina cámaras RGB-D y IMUs para una mejor estimación de movimiento.
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Las nuevas cámaras de bajo costo ofrecen soluciones de imágenes 3D eficientes en varios campos.
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Un nuevo método crea escenas 3D complejas a partir de videos sencillos con múltiples objetos.
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Un nuevo método de calibración mejora la integración de AR en procedimientos quirúrgicos.
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Conectando a los usuarios con información importante en situaciones cotidianas a través de sistemas innovadores.
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Un nuevo método mejora la forma en que los robots predicen las acciones humanas.
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Un nuevo método mejora la reconstrucción de objetos en 3D usando un solo video RGB.
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