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Mejorando el rendimiento del modelo usando estrategias semisupervisadas en el aprendizaje automático.

Un método para generar preguntas a partir de imágenes y subtítulos para mejorar la interacción con la IA.

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Un enfoque novedoso que utiliza la augmentación de datos por instancia para mejorar la robustez del modelo ante adversarios.

Un nuevo método mejora los Vision Transformers para entender imágenes mejor y con menos recursos.

Un enfoque estructurado para la colocación efectiva de sensores en tareas de visión robótica.

Un nuevo método mejora el realismo de las imágenes mediante el control de la forma 3D en modelos de difusión.

El sistema AVIS mejora la respuesta a preguntas visuales a través de flujos de trabajo estructurados y gráficos de transición.

Explorando el potencial de las cámaras de eventos para mejorar la detección de peatones en vehículos autónomos.

Un estándar para evaluar la similitud de imágenes según condiciones definidas por el usuario.

Nuevo método mejora la estimación de profundidad usando sensores de píxeles duales en varios dispositivos de imagen.

Un método para crear formas 3D realistas usando solo datos 2D.

Un nuevo método mejora las técnicas de eliminación de texto en imágenes.

Los ejemplos adversariales pueden confundir los sistemas de detección de objetos, revelando fallos de seguridad.

Un nuevo modelo mejora la velocidad y precisión en la detección de acciones en análisis de video en tiempo real.

La anisotropía afecta el rendimiento de los modelos Transformer en diferentes tipos de datos.

Un nuevo método mejora cómo los modelos comprenden las relaciones entre imagen y texto.

OCAtari se centra en objetos de juego para mejorar el aprendizaje automático.

Un nuevo método utiliza la búsqueda de arquitectura neuronal para mejorar la detección de falsificaciones faciales.

Un nuevo modelo mejora la conexión entre las imágenes y sus descripciones de texto.

Un nuevo método crea avatares 3D realistas a partir de solo una foto.

Nuevos métodos mejoran la calidad y la velocidad en los modelos de texto a imagen.

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Un nuevo método predice formas 3D a partir de imágenes RGB individuales usando datos de profundidad.

TomoSAM simplifica la segmentación de imágenes 3D, mejorando la eficiencia y precisión para los investigadores.

La investigación mejora el reconocimiento de bocetos para un mejor emparejamiento de formas 3D.

P2D mejora la detección de objetos 3D en autos autónomos usando predicción de movimiento.

Nuevos métodos mejoran la calidad de imagen usando datos de campo de luz del mundo real.

Ground-VIO mejora la estimación de la pose del vehículo utilizando relaciones cámara-suelo.

Un nuevo modelo mejora cómo las máquinas reconocen imágenes al combinar características globales y locales.

Una nueva estrategia asegura una representación equitativa de los tipos de datos en el aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque para mejorar la confianza en la detección de objetos a través de técnicas de calibración confiables.

Un nuevo método revela cómo los reflejos en los ojos pueden reconstruir entornos 3D.

MaskDiT mejora la eficiencia del entrenamiento de modelos de difusión sin perder calidad en las imágenes.

Un estudio sobre el rendimiento de los Modelos de Fundación Visual bajo distorsiones del mundo real en tareas de segmentación.

DiffAug mejora los sistemas de reconocimiento de imágenes mediante técnicas de ruido innovadoras.

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