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Nuevas estrategias mejoran la calidad de la imagen al eliminar eficazmente el ruido.

PartMix mejora la coincidencia de imágenes visibles e infrarrojas en la reidentificación de personas.

Esta investigación mejora la precisión del aprendizaje automático al seleccionar características sintéticas de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la creación de formas 3D a partir de imágenes 2D usando técnicas innovadoras.

Examinando cómo los ataques adversarios afectan a los modelos de segmentación y explorando posibles defensas.

Un nuevo enfoque para modelar y animar eficientemente superficies 3D usando nubes de puntos.

Este proyecto muestra cómo la segmentación semántica mejora la precisión en el modelado 3D.

Un nuevo método estima las poses humanas en 3D usando menos datos etiquetados.

Un nuevo método mejora la generación de imágenes usando menos imágenes etiquetadas.

DPPD usa polígonos para detectar formas de objetos con precisión en aplicaciones en tiempo real.

Un nuevo marco mejora la precisión de la segmentación usando datos etiquetados limitados.

Una mirada a cómo la invariancia en el aprendizaje mejora los sistemas de reconocimiento de objetos.

Presentando la Atención de Campo Receptivo para mejorar el rendimiento de las CNN en tareas de imágenes.

Nuevos métodos buscan mejorar cómo los modelos conectan sonidos con imágenes.

Un nuevo enfoque para detectar objetos pequeños de manera eficiente en dispositivos de bajo consumo.

Este artículo explora nuevos métodos para mejorar el análisis de imágenes médicas usando aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo método mejora la conversión de imágenes procesadas a formatos similares a los originales.

EGA-Depth mejora la estimación de profundidad en vehículos autónomos usando atención guiada.

Un nuevo modelo simplifica la segmentación de imágenes en varias tareas.

Combinar campos neuronales y mallas mejora la creación de escenas 3D para VR y AR.

Explora nuevos métodos en modelado generativo para una mejor representación de datos.

Investigando cómo los modelos de VQA se adaptan a pequeños cambios en las preguntas y las imágenes.

GAPretrain mejora la precisión en la detección de objetos en 3D usando datos de cámara y LiDAR.

Combinar imágenes 2D y datos 3D mejora la precisión de la segmentación en varias aplicaciones.

Este estudio investiga el rendimiento de los clasificadores con cambios en imágenes guiados por texto.

Un análisis de qué tan bien los modelos de lenguaje visual entienden las imágenes y sus significados.

Un nuevo modelo mejora la estimación de profundidad y posición de la cámara para varias aplicaciones.

TeGRA mejora el seguimiento de cámaras usando tecnología basada en eventos para mayor precisión.

SparseFormer imita el enfoque humano para mejorar la eficiencia en el reconocimiento de imágenes y videos.

Este enfoque mejora la evaluación de la calidad de la imagen al analizar múltiples imágenes juntas.

Lift3D mejora la generación de datos sintéticos para tareas de visión 3D.

SQUAT mejora la generación de gráficos de escenas al enfocarse en las relaciones relevantes entre objetos.

Un nuevo modelo mejora la imagen infrarroja para una mejor representación 3D.

Este artículo habla sobre cómo mejorar el rendimiento del modelo para categorías menos comunes en el reconocimiento visual.

Un nuevo modelo para identificar formas de edificios directamente desde imágenes sin procesamiento adicional.

Este artículo detalla un enfoque novedoso para mejorar la calidad de imágenes borrosas.

Examinando las ventajas de las Redes de Cápsulas frente a las CNN tradicionales en el procesamiento de imágenes robusto.

Un nuevo método mejora los modelos de aprendizaje profundo contra cambios adversariales y naturales.

Nuevo método permite a los robots identificar y segmentar objetos de forma autónoma.

Este sistema mejora el mapeo y seguimiento usando nubes de puntos neuronales densas.