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DroneVis simplifica las tareas de visión por computadora para drones, mejorando la usabilidad y la funcionalidad.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos de visión-lenguaje con clases conocidas y desconocidas.

Un estudio sobre el rendimiento de los modelos de difusión frente a los GANs para mejorar la calidad de imagen.

Explorando métodos para mejorar la precisión de ubicación en imágenes aéreas.

Diff-Tuning mejora los modelos de difusión para generar imágenes y adaptarse mejor.

Combinar modelos de lenguaje visual con aprendizaje por refuerzo mejora la eficiencia en la realización de tareas.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de las máquinas sobre las interacciones dinámicas en el contenido de video.

Nuevos métodos mejoran la estimación de la posición de la cabeza para una mejor precisión en situaciones del mundo real.

TransCLIP mejora las predicciones al integrar datos visuales y textuales en los Modelos de Visión-Lenguaje.

Este estudio evalúa los rastreadores de transformadores frente a ataques adversariales en el seguimiento de objetos.

SpatialRGPT mejora la comprensión del arreglo de objetos en Modelos de Lenguaje Visual.

Un marco para vincular el procesamiento de imágenes y la interpretación del texto en modelos de visión.

Un método que usa MCMC para generar muestras negativas efectivas en el aprendizaje contrastivo.

Este estudio examina métodos de agrupamiento de imágenes en grandes conjuntos de datos, destacando las variaciones en el rendimiento.

Nuevo modelo mejora las predicciones de interacciones de objetos usando videos e imágenes.

Presentando CUT, un marco para generar anomalías realistas y diversas sin necesidad de entrenamiento extra.

Esta investigación revela cómo las imágenes y el texto interactúan en tareas de razonamiento.

Un nuevo método para mejorar los mecanismos de atención en el procesamiento de datos complejos.

Open-YOLO 3D mejora la segmentación de instancias 3D con rapidez y precisión.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje visual al incorporar la representación de objetos en 3D.

Este estudio examina qué tan bien los modelos preentrenados agrupan datos no vistos.

Descubre cómo MetaMixer transforma la eficiencia y adaptabilidad de los modelos.

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DiffCut ofrece un enfoque novedoso para la segmentación de imágenes sin datos etiquetados.

Gear-NeRF mejora el renderizado de escenas 3D dinámicas usando técnicas que tienen en cuenta el movimiento.

Presentamos DOMA, un modelo para predecir el movimiento en escenas 3D.

Un nuevo marco mejora el registro de nubes de puntos usando marcadores fiduciales LiDAR.

Un nuevo método mejora la precisión de modelos pequeños usando datos sintéticos.

Un nuevo método mejora la clasificación de imágenes usando descripciones textuales detalladas.

MambaDepth ofrece un enfoque nuevo para estimar la profundidad a partir de imágenes únicas.

Un método para equilibrar la precisión y el costo en modelos de clasificación de imágenes.

Un nuevo método crea modelos 3D detallados a partir de imágenes únicas de manera rápida.

Examinando el papel de las neuronas en los modelos CLIP y sus interacciones.

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MASA aprende a rastrear objetos usando imágenes sin etiquetar, mejorando la adaptabilidad en diversas situaciones.

ReDistill ofrece una solución innovadora para reducir la memoria máxima en redes neuronales.

Este artículo examina cómo los modelos de difusión mejoran las tareas de generación y manipulación de imágenes.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes al permitir etiquetas de texto flexibles.