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PDiscoNet mejora la clasificación de grano fino con etiquetas mínimas y un descubrimiento efectivo de partes.

Un análisis de CNNs y Transformers de Visión para la detección fuera de dominio.

Un nuevo enfoque para mejorar redes neuronales usando Operadores No Expansivos Parcialmente Equivariantes.

Los modelos Vote2Cap mejoran la detección y descripción de objetos en escenas 3D complejas.

Un nuevo método mejora el rendimiento de seguimiento utilizando muestras mixtas de manera eficiente.

Un enfoque novedoso evalúa la belleza de las imágenes usando consultas aprendibles para obtener mejores resultados.

Explora cómo las matrices ayudan a analizar configuraciones de puntos en visión por computadora.

Nuevo método mejora el aprendizaje del modelo a través de técnicas avanzadas de destilación de características.

Nuevo método mejora la precisión en el reconocimiento de acciones con ejemplos limitados en diferentes tipos de datos.

Un nuevo enfoque para el seguimiento de objetos con una arquitectura de transformador eficiente para dispositivos con recursos limitados.

Un nuevo enfoque reduce las necesidades de datos para tareas efectivas de segmentación de video.

Examinando métodos para mejorar la localización de objetos en entornos débilmente supervisados y no supervisados.

Un nuevo método mejora la privacidad de las imágenes recolectadas por cámaras ojo de pez en coches autónomos.

Mejoramos los modelos de VQA incorporando razonamiento, lo que lleva a una mejor comprensión visual.

La investigación mejora los métodos de destilación de conocimiento para una segmentación semántica de imágenes más eficiente.

Este estudio mejora la detección de pelotas de fútbol para robots móviles en diferentes condiciones.

BroadCAM ofrece mapas de activación confiables incluso con conjuntos de datos pequeños en reconocimiento visual.

DetermiNet busca mejorar la habilidad de los modelos para identificar objetos usando determinantes.

Explorando métodos para la localización efectiva de robots móviles usando SLAM visual y marcadores fiduciales.

Un nuevo método para reducir el ruido de manera efectiva en la fotografía nocturna.

Esta investigación mejora el mapeo y la posición de robots usando técnicas de aprendizaje profundo.

Están surgiendo métodos innovadores para la segmentación de objetos a partir de descripciones de texto.

Aprende sobre la importancia y los desafíos de detectar objetos pequeños en varias aplicaciones.

Un nuevo método para la segmentación de instancias usando priors de forma muestra potencial en situaciones de datos limitados.

Se presenta un enfoque nuevo para métricas de evaluación de segmentación de instancias.

MADAug mejora la augmentación de datos adaptando técnicas a las necesidades del modelo durante el entrenamiento.

Un nuevo método mejora la adaptabilidad de los modelos AV a los cambios en el punto de vista de la cámara.

LeTracker mejora el seguimiento de objetos en videos para diferentes situaciones.

Nuevo método mejora la detección de acciones entre humanos y objetos sin necesidad de etiquetar mucho.

El marco detecta objetos importantes compartidos en imágenes sin entrenamiento previo.

Una mirada a los métodos para recuperar matrices de bajo rango a partir de datos incompletos.

Presentamos MultIOD para una detección de objetos eficiente sin necesidad de ensayo.

SparseSwin ofrece clasificación de imágenes eficiente con menos parámetros y alta precisión.

Un nuevo marco mejora el reconocimiento de acciones al separar las pistas espaciales y temporales.

Un nuevo algoritmo ligero para un seguimiento de objetos eficiente y preciso.

Examinando los desafíos de detección OOD dentro de sistemas de Aprendizaje por Múltiples Instancias.

Nuevas técnicas mejoran los Transformers de Visión para un mejor rendimiento con conjuntos de datos pequeños.

La investigación explora cómo los agentes entienden su entorno a través de la interacción y la acción.

Un nuevo marco mejora la precisión en el conteo de objetos a través de la retroalimentación del usuario.

Un nuevo conjunto de datos para mejorar las relaciones visuales a través de la comprensión espacial y temporal.