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Una estrategia para optimizar el etiquetado de datos en tareas de visión por computadora.

El Pooling Geométrico mejora la retención de características en el análisis de datos de grafos.

Logrando una alta precisión en la clasificación de imágenes con un modelo ResNet compacto.

Un enfoque eficiente para conjuntos de datos más pequeños en visión por computadora sin perder información clave.

Un nuevo método mejora cómo las máquinas estiman la profundidad a partir de imágenes.

Un nuevo enfoque para la segmentación de imágenes mejora la velocidad y la precisión.

Un enfoque flexible para mejorar la calidad de la imagen sin necesidad de conocer problemas previos.

Un nuevo método mejora la recuperación de imágenes usando ortogonalidad suave y transformadores de visión.

Este artículo examina las vulnerabilidades en los modelos de segmentación semántica y propone soluciones.

Una visión general de los MLLMs y sus aplicaciones en la IA.

Un nuevo método para identificar datos OOD en modelos de aprendizaje automático.

Evaluando cómo los cambios ambientales afectan el rendimiento de los modelos de reconocimiento de imágenes.

ProRes ofrece una solución flexible para diversos desafíos de restauración de imágenes.

Una mirada al impacto del aprendizaje contrastivo de múltiples formas en los modelos de aprendizaje automático.

Nuevo método combina formas humanas para predecir movimientos con precisión.

Nuevos métodos mejoran la detección de defectos usando datos limitados en productos industriales.

Explorando los beneficios y retos de los métodos de detección de objetos semi-supervisados.

Un nuevo método para generar instrucciones claras de etiquetado para conjuntos de datos de imágenes.

Un nuevo método mejora la detección de objetos conocidos y desconocidos.

Un nuevo enfoque mejora la claridad de imágenes en baja luz sin necesidad de datos emparejados.

FLOWER aborda el aprendizaje con pocos ejemplos y el olvido catastrófico en modelos de aprendizaje automático.

Este estudio mejora modelos de IA más pequeños usando el conocimiento de modelos de lenguaje más grandes.

Nuevo método utiliza minería de imágenes para entrenar sin anotaciones.

Mejorando los modelos de detección de peatones para mantener el conocimiento mientras aprenden nuevos conjuntos de datos.

Un nuevo enfoque mejora la eficiencia del emparejamiento de plantillas en tareas de visión por computadora.

Nuevas técnicas mejoran la generación de vistas para escenas grandes y reales.

Un nuevo método mejora el control sobre la generación de imágenes mientras mantiene la eficiencia.

Una mirada a cómo el aprendizaje sin muestras clasifica nuevos datos sin ejemplos previos.

Un análisis de ImageNet versus LAIONet y sus efectos en la precisión del modelo.

Presentamos xAI-CycleGAN para transformaciones de estilo de imagen más rápidas y de alta calidad.

Un nuevo método mejora la comprensión de escenas para vehículos autónomos usando consultas de instancia.

Un nuevo método mejora la modelación 3D en escenas con poca textura sin necesidad de detección de puntos clave.

Nuevo conjunto de datos y métricas mejoran la evaluación de la calidad del albedo en imágenes.

Un nuevo método de deformación de malla profunda mejora la precisión en la segmentación de órganos abdominales.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de acciones detalladas usando datos de esqueletos.

Shikra permite conversaciones naturales sobre áreas específicas en las imágenes.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión en segmentar objetos no vistos para robots.

Nuevo enfoque mejora el aprendizaje automático con pares positivos semánticos.

Un nuevo método reduce el ruido de las etiquetas al enfocarse en datos positivos y no etiquetados.

Este estudio evalúa qué tan bien los modelos de recuperación de video entienden los subtítulos y el contenido del video.