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Dynamic Mobile-Former mejora la eficiencia y el rendimiento de la visión por computadora con convolución dinámica.

Un enfoque innovador para alinear videos sin ejemplos previos ni entrenamiento.

Un enfoque novedoso alinea nubes de puntos 3D sin datos etiquetados.

KD-DLGAN mejora la calidad de generación de imágenes usando destilación de conocimiento.

Explorando nuevas formas de mejorar el aprendizaje con pocos datos.

El benchmark RoboBEV evalúa sistemas BEV frente a desafíos del mundo real.

SpectFormer combina capas espectrales y de atención para mejorar el análisis de imágenes.

Este marco utiliza adaptación en tiempo de prueba para mejores predicciones de los movimientos humanos.

Un nuevo método identifica acciones en videos sin necesitar datos preetiquetados.

El uso de la solicitud jerárquica mejora la precisión y eficiencia de la clasificación de imágenes a través de etiquetado estructurado.

Nuevas técnicas mejoran la predicción de profundidad a partir de imágenes únicas.

La investigación busca mejorar la representación de datos utilizando métodos no lineales y estructuras temporales.

EWT combina transformadas de wavelet y Transformers para mejorar la claridad y eficiencia de las imágenes.

Un nuevo enfoque para categorizar imágenes sin etiquetar de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la precisión de VPR generando imágenes de referencia adicionales.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de acciones usando datos parcialmente etiquetados.

Descubre cómo Smooth IoU Loss mejora la precisión en la detección de objetos.

PARFormer mejora el reconocimiento de peatones utilizando redes transformer para mayor precisión.

Este método mejora la estimación del flujo óptico sin depender de datos etiquetados.

Un sistema que empareja imágenes con significados de palabras usando contexto.

Una competencia reciente mostró avances en la medición de profundidad usando imágenes individuales.

Combinar LIDAR con imágenes en escala de grises aumenta la precisión y ahorra energía.

Un nuevo método combina luz visible e imágenes térmicas para mejorar la precisión de clasificación.

Un nuevo método mejora la precisión de detección de objetos al abordar problemas de confianza en las predicciones.

Un nuevo marco mejora el reconocimiento en entornos concurridos a pesar de las vistas bloqueadas.

Un enfoque novedoso para mejorar la reconstrucción de objetos detrás de superficies reflectantes.

Un nuevo método mejora la respuesta a preguntas sobre videos utilizando hipergrafías de situación.

ProPanDL mejora la segmentación panóptica al incorporar la incertidumbre en la detección de objetos.

Un nuevo método mejora la precisión en la estimación del diseño de habitaciones para paredes lejanas.

Examinando cómo los datos sintéticos mejoran la precisión de clasificación de imágenes en ImageNet.

Un nuevo enfoque para crear imágenes realistas usando solo dos fotos.

Presentamos EVAD, un método para detectar acciones en video de forma más rápida y precisa.

Un nuevo rastreador identifica y sigue de manera eficiente varios objetos en videos.

Explorando los avances en deep learning en la tecnología de cámaras omnidireccionales para varias aplicaciones.

Nuevos enfoques para detectar posturas humanas usando imágenes omnidireccionales muestran resultados prometedores.

Un nuevo método mejora la precisión de la inspección de PCB usando múltiples ángulos.

Un nuevo método mejora el seguimiento de la posición de la cámara durante procedimientos quirúrgicos difíciles.

Un nuevo método mejora el aprendizaje a partir de imágenes no centradas en objetos a través de la sensibilidad geométrica.

Un estudio que examina la confiabilidad de las explicaciones visuales en redes neuronales.

Examinando cómo los sistemas de aprendizaje profundo identifican objetos usando vistas limitadas.