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Examinando la necesidad de verificación formal en la tecnología de detección de objetos.

MARS ayuda a los robots a percibir y interactuar mejor con objetos articulados.

CPT mejora el rendimiento de modelos de caja negra sin acceso directo a los parámetros internos.

M IST mejora la interacción entre modelos visuales y de lenguaje para un mejor rendimiento.

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LatentDEM aborda de manera efectiva problemas inversos ciegos en visión por computadora y gráficos.

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Un nuevo método reduce la necesidad de datos etiquetados en tareas de visión por computadora.

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Un nuevo marco busca detectar y corregir errores en los resultados de LVLM.

Nuevos métodos mejoran la creación de múltiples objetos en imágenes con más precisión.

Un enfoque novedoso mejora la predicción de acciones futuras usando conocimientos visuales y semánticos.

Un nuevo método que usa topología mejora la detección de puntos clave en imágenes.

HRSAM mejora la eficiencia y precisión de la segmentación de imágenes para entradas de alta resolución.

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Label Anything mejora la segmentación con menos ejemplos y diferentes indicaciones.

CountFormer mejora el conteo de multitudes mediante el procesamiento de múltiples vistas, aumentando la precisión y la flexibilidad.

Presentando un nuevo modelo que combina texto y diseño de manera eficiente para una mejor comprensión de documentos.

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Un nuevo método simplifica el modelado 3D en espacios usando sistemas de cámara-proyector no calibrados.

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CLAMP-ViT ofrece una nueva forma de comprimir transformadores de visión usando datos sintéticos.

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Un nuevo método mejora la reconstrucción de escenas urbanas en 3D desde diferentes puntos de vista.

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Un nuevo diseño de capa convolucional reduce parámetros y mejora la interpretabilidad en modelos de IA.

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Un nuevo método mejora el modelado 3D a partir de videos de una sola cámara.

Presentando un nuevo método para una mejor generalización de dominio en el aprendizaje automático.

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