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Una visión general de las técnicas de segmentación de imágenes y sus aplicaciones.

ULIP-2 automatiza la generación de lenguaje para formas 3D, mejorando el manejo de datos.

Este estudio explora métodos para mejorar la resiliencia de los modelos de aprendizaje profundo contra ataques.

Slime simplifica la coincidencia de imágenes al centrarse en áreas planas para mayor precisión.

El marco PLIP integra lenguaje e imágenes para mejorar el reconocimiento de personas.

Una mirada a enfoques innovadores para agrupar datos de múltiples vistas de manera efectiva.

Este artículo examina los desafíos de las anotaciones sobre el tono de piel en la tecnología.

Nuevas funciones de pérdida mejoran la capacidad del aprendizaje automático para clasificar con datos limitados.

Un nuevo método simplifica el modelado 3D con automatización e imágenes de múltiples vistas.

Un nuevo módulo mejora el rendimiento de los transformadores de visión en conjuntos de datos pequeños.

Nuevo método mejora la captura de relaciones entre objetos a lo largo del tiempo en videos.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes usando mínima supervisión.

Explorando métodos para mejorar el aprendizaje con etiquetas de datos limitadas.

Un nuevo marco mejora el renderizado de objetos translúcidos al estimar parámetros complejos.

Explorando nuevos métodos para hacer que los transformadores de visión sean más accesibles con datos limitados.

Una mirada detallada a una competencia reciente sobre modelos de detección de texto.

Un nuevo modelo mejora el rendimiento de la segmentación semántica en situaciones complicadas.

GraphIMOS ofrece una nueva forma de manejar la segmentación de objetos en movimiento de manera efectiva.

Ray-Patch mejora la velocidad y calidad del procesamiento de escenas 3D de manera eficiente.

Un nuevo enfoque ajusta la configuración de la cámara para mejorar la detección de objetos.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo en datos 3D no vistos.

Un nuevo método para estimar el flujo de escena sin etiquetas humanas mejora la velocidad y la precisión.

Un nuevo método mejora la restauración de imágenes al evaluar mejor la incertidumbre.

Mejorando la comprensión de acciones en los modelos mientras se mantienen las capacidades de reconocimiento de objetos.

La pérdida de aprendizaje contrastivo afinada mejora el reconocimiento de imágenes al manejar mejor los ejemplos.

Nuevo método mejora la precisión en la detección de rostros en situaciones complicadas.

Un nuevo método mejora la precisión de la segmentación de objetos usando varios tipos de imagen.

Un nuevo método para generar imágenes personalizadas con sujetos únicos a partir de descripciones de texto.

CostFormer mejora la precisión y eficiencia del modelado 3D usando tecnología Transformer.

Examinando las capacidades de SAM en la segmentación y seguimiento de pollos para mejorar las prácticas avícolas.

Esta investigación se centra en mejorar el aprendizaje auto-supervisado a través del aprendizaje contrastivo y la augmentación de datos.

Este artículo examina cómo cambiar las estructuras de las preguntas puede mejorar el rendimiento de los sistemas de VQA.

Técnicas innovadoras mejoran la utilidad de los datos sintéticos en el entrenamiento de clasificadores.

Este documento presenta una estrategia eficiente para seleccionar imágenes para etiquetar.

Un nuevo modelo mejora la respuesta a preguntas en video usando principios de teoría de juegos.

Técnicas innovadoras mejoran la precisión del seguimiento usando datos de video sin etiquetar.

Los VLEs adaptan la representación de imágenes según la complejidad para una mejor comprensión y recreación.

Nuevos métodos mejoran la conexión entre imágenes y texto usando modelos avanzados.

Un nuevo marco para combinar la comprensión del lenguaje y las tareas visuales de manera efectiva.

Un nuevo enfoque mejora la detección del tamaño de las partículas de mineral usando aprendizaje de pocas muestras.