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I progressi nella tecnologia dei campi luminosi migliorano la precisione nelle tecniche di stima della profondità.

Nuovo metodo migliora la visibilità delle caratteristiche nascoste sulle superfici 3D.

Presentiamo LVOS: un dataset per tenere traccia degli oggetti in video lunghi.

Un nuovo metodo crea modelli 3D dettagliati da immagini singole in modo rapido.

La previsione di sovrapposizione visiva migliora l'accuratezza e l'efficienza del recupero delle immagini in ambienti complessi.

La combinazione di sensori visivi e tattili migliora la stima della posa per una collaborazione più sicura tra esseri umani e robot.

Un nuovo metodo migliora il tracciamento degli oggetti usando l'integrazione dei dati 3D.

Nuovo approccio migliora la modellazione 3D umana in scene occluse.

Una panoramica delle attuali strategie e sfide nella stima della posa 3D.

FeatureSORT migliora l'accuratezza e la flessibilità del tracciamento in ambienti dinamici.

Il benchmark TAPVid-3D migliora il tracciamento dei punti 3D per applicazioni di robotica e video.

Una panoramica delle tecniche e delle applicazioni nel tracciamento multi-oggetto.

ScaleRAFT migliora la stima del movimento 3D a partire da immagini 2D per varie applicazioni.

TAPTRv2 migliora il tracciamento dei punti nei video usando meccanismi di attenzione per una maggiore precisione.

Uno sguardo approfondito su come noi e le macchine riconosciamo gli oggetti.

Uno sguardo alle soluzioni basate su infrastrutture per migliorare la percezione dei veicoli autonomi.

Metodi innovativi per creare viste di qualità usando meno immagini.

SABER stima le pose degli oggetti senza etichette di simmetria, migliorando le applicazioni di robotica e realtà aumentata.

Un nuovo metodo migliora la stima della posa 3D in ambienti complessi.

Il deep learning migliora la nostra capacità di vedere oggetti nascosti usando onde THz.

Un nuovo approccio migliora il riconoscimento della frutta occlusa in agricoltura.

Un nuovo metodo migliora il tracciamento degli oggetti nei video usando solo una telecamera.

Uno sguardo ai metodi per riconoscere le affordances degli oggetti per le macchine.

Questo articolo parla delle sfide e dei progressi nella rappresentazione accurata delle scene 3D.

Nuovi metodi che usano video normali migliorano la qualità del modello 3D del viso.

La ricerca mostra lacune nei modelli di classificazione delle immagini quando gli oggetti sono parzialmente nascosti.

Un approccio innovativo per migliorare la qualità delle immagini rimuovendo le ostruzioni visive.

CAMOT migliora il tracciamento multi-oggetto stimando angoli e profondità della telecamera.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della forma 3D in scene dinamiche.

Scopri nuovi metodi per rendere la previsione video più chiara e precisa.

Un nuovo metodo migliora la re-identificazione di persone visibile-infrarossa usando dati scheletrici.

Un dataset sintetico creato per migliorare la comprensione delle macchine degli ambienti interni.

NexusSplats migliora la precisione e la velocità della modellazione 3D in ambienti caotici.

TreeFormer stima gli scheletri delle piante dalle immagini, aiutando l'agricoltura e gli studi botanici.

Un nuovo benchmark esamina quanto bene i modelli afferrano i segnali di profondità dalle immagini.

I ricercatori migliorano i metodi di tracciamento degli oggetti nei video per avere maggiore precisione.

Scopri come TOrtho-Gaussian migliora la creazione di mappe digitali vere.

Nuovo metodo migliora il rilevamento dei punti facciali, anche in condizioni difficili.