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Un nuevo enfoque mejora la localización de objetos al centrarse en la apariencia general.

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Un nuevo enfoque para la reconstrucción de imágenes usando modelos de difusión latente muestra resultados prometedores.

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Un nuevo enfoque mejora la estimación de profundidad con datos de entrenamiento diversos.

Un nuevo enfoque para detectar puntos clave en imágenes de la retina usando conjuntos de datos limitados.

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Una visión general de los métodos de poda y cuantización aplicados a YOLOv5.

RefineBox mejora la precisión de la localización en modelos de detección de objetos tipo DETR.

Un nuevo método permite que los drones se sigan entre sí usando cámaras y IMUs.

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Nuevo conjunto de datos mejora el razonamiento en tareas de anclaje visual.

YOLOPose usa Transformadores para una estimación precisa de la posición de objetos en 6D.

Bridger mejora la segmentación de imágenes al integrar descripciones en lenguaje de forma efectiva.

Un método que mejora el rendimiento del modelo mientras reduce las necesidades de recursos.

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Nuevo método mejora la precisión de modelado 3D a partir de solo una imagen.

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TranSTR mejora la precisión en preguntas complejas sobre videos gracias a la racionalización espaciotemporal.

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AdvDiff mejora los ejemplos adversariales usando modelos de difusión para una mejor calidad visual.

RANSAC-NN ofrece un método nuevo para detectar outliers en conjuntos de datos de imágenes sin necesidad de limpiar los datos antes.

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TransNet ayuda a los robots a manipular objetos transparentes difíciles utilizando técnicas avanzadas de detección.

Un nuevo método mejora la segmentación semántica en imágenes de teledetección.

Un nuevo método mejora la precisión en la mapeo y el seguimiento de robots usando una sola cámara.

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Un nuevo método ayuda a las computadoras a relacionar bocetos con imágenes reales de manera efectiva.

Nuevo conjunto de datos mejora las técnicas de modelado de vehículos 3D usando Campos de Radiancia Neurales.

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