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Nuevo enfoque de superpíxeles mejora la comprensión de las decisiones de las redes neuronales.

Un nuevo método mejora la creación de imágenes a partir de vistas limitadas usando reconstrucción 3D.

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GenHMR transforma la forma en que creamos modelos humanos 3D a partir de imágenes.

Las cámaras de eventos mejoran la captura de datos visuales, mejorando la mapeo de escenas y la precisión del movimiento.

HA-RDet combina métodos basados en anclajes y sin anclajes para mejorar la detección de objetos en imágenes aéreas.

Un nuevo modelo enseña a las computadoras a entender imágenes usando lenguaje natural.

Los investigadores abordan la alucinación de objetos en la IA para mejorar la precisión y fiabilidad.

VIAP ofrece una solución para engañar a los sistemas de reconocimiento de IA desde diferentes ángulos.

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GAGS revoluciona la manera en que interpretamos escenas 3D a partir de imágenes 2D.

Los investigadores mejoran la capacidad de la IA para interpretar imágenes a través de mejores datos de entrenamiento.

Un nuevo marco mejora el análisis de imágenes médicas usando datos etiquetados y no etiquetados.

APT mejora el reconocimiento de imágenes y texto con ejemplos limitados.

ScatSpotter ofrece un gran conjunto de datos para mejorar la detección de caca de perro en imágenes.

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Un marco unificado para tareas de visión por computadora eficientes usando datos mínimos.

Los modelos aprenden objetos viejos y nuevos mientras recuerdan lo que ya saben.

Watertox altera imágenes de manera astuta para confundir a los sistemas de IA mientras sigue siendo clara para los humanos.

Explorando cómo los sistemas recurrentes pueden mejorar el rendimiento de la segmentación de imágenes.

STTrack mejora el seguimiento de objetos al combinar múltiples fuentes de datos para mayor precisión.

NeSyCoCo mejora la capacidad de la IA para conectar el lenguaje y las visuales de manera efectiva.

El modelo CICLD mejora la segmentación semántica, cerrando la brecha entre imágenes sintéticas y del mundo real.

Un enfoque fresco para mejorar conjuntos de datos de imágenes usando la ayuda de humanos.

Sistema revolucionario que rastrea animales en tiempo real en diferentes entornos.

La investigación muestra que las redes de convolución por profundidad mantienen filtros generales en diferentes tareas.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de objetos en diferentes condiciones climáticas usando datos sintéticos.

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Un nuevo método mejora el rendimiento del reconocimiento de imágenes con una gestión inteligente de tokens.

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