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Un estudio sobre la confianza y la incertidumbre en los resultados de la segmentación semántica.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de acciones en videos usando lenguaje contextual.

Un nuevo método para mejorar la calidad de imagen rápidamente usando modelos entrenados.

DiPEx mejora las tasas de detección de objetos usando indicaciones únicas y diversas.

Examinando cómo los transformers de visión entienden las relaciones entre objetos en las imágenes.

Explorando cómo los Transformers clasifican datos a través de información contextual.

Una nueva red mejora la detección de objetos en 3D usando etiquetas débiles.

Un nuevo modelo mejora la conexión entre la comprensión visual y del lenguaje.

Los investigadores mejoran los modelos de difusión con modelos de consistencia más rápidos, manteniendo la calidad.

La predicción de superposición visual mejora la precisión y la eficiencia de la recuperación de imágenes en entornos complejos.

Diff-ID mejora el reconocimiento de personas generando imágenes de entrenamiento diversas.

MoMo mejora la calidad del video modelando los movimientos entre fotogramas.

POPCat acelera el etiquetado de videos para tareas de visión por computadora, asegurando al mismo tiempo la precisión.

Abordando los sesgos en el reconocimiento facial a través de conjuntos de datos de entrenamiento equilibrados.

Un nuevo método combina visión y lenguaje para la estimación de la pose de objetos no vistos.

Un nuevo modelo mejora el reconocimiento de acciones en entornos oscuros usando tecnología de transformadores de video.

BPA mejora cómo representamos las características en varias tareas de datos.

Este artículo habla sobre un método para entrenar agentes generalistas usando lenguaje y visión.

Structure flow ofrece información en tiempo real sobre movimiento para robótica y vehículos autónomos.

Un nuevo modelo mejora la precisión en la segmentación 3D utilizando nubes de puntos.

Un nuevo método que combina técnicas de generación y comprensión de imágenes para mejorar el aprendizaje automático.

Un nuevo método para ajustar finamente modelos de visión grandes en dispositivos más pequeños.

Investigación sobre cómo mejorar la transferencia de conocimientos en dispositivos inteligentes con recursos limitados.

RAIL combina el aprendizaje continuo con modelos de visión-lenguaje para una mejor adaptabilidad.

GeoHOI mejora la detección de interacción humano-objeto utilizando características geométricas para una mayor precisión.

Un nuevo método simplifica la estimación de poses utilizando datos mínimos.

Un nuevo enfoque mejora la predicción de cuadros de video usando conocimiento del dominio.

Examinando el papel de las variedades matriciales en la mejora de los modelos de aprendizaje profundo.

El modelo SAVE mejora la segmentación audio-visual con eficiencia y precisión.

Un nuevo método utiliza modelos 3D para mejorar la detección de anomalías en la fabricación.

La fibotención mejora la eficiencia en la comprensión visual de máquinas.

Nuevas técnicas buscan mejorar la generación de gráficos de escena equilibrando relaciones comunes y raras.

Presentando un nuevo enfoque para mejorar la representación y eficiencia de los datos de video.

Explorando la combinación de tecnología y arte en la modelación humana y la estimación de poses.

RoboUniView mejora la forma en que los robots aprenden tareas a través de diferentes configuraciones de cámaras.

Descubre cómo la IA está transformando la anotación de imágenes para mejorar la precisión y la velocidad.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes médicas usando imágenes histopatológicas sintéticas.

Explora cómo los transformers están cambiando las técnicas de inpainting de imágenes en la visión por computadora.

Este estudio presenta un nuevo método para detectar anomalías en diversos contextos.

Una mirada al impacto de SAM no supervisado en la segmentación de imágenes con menos trabajo manual.