Articoli più recenti per Rilevamento degli oggetti

D-CLOSE offre spunti più chiari sulle decisioni di rilevamento oggetti dell'AI.

Un nuovo sistema migliora il riconoscimento degli oggetti nella realtà aumentata usando HoloLens 2.

G-CAME migliora la comprensione delle previsioni dei modelli di rilevamento degli oggetti attraverso mappe di salienza chiare.

Un nuovo framework migliora la generazione di dati sintetici per i compiti di rilevamento degli oggetti.

Uno sguardo a come i modelli DETR stanno cambiando il riconoscimento degli oggetti.

Quest'articolo parla di un nuovo metodo per migliorare il riconoscimento delle immagini usando le regioni.

FasterViT unisce CNN e Vision Transformers per un'elaborazione delle immagini super efficiente.

Un nuovo dataset per la percezione macchina in ambienti di realtà aumentata.

Un nuovo metodo per rilevare droni non autorizzati usando tecnologia avanzata.

Un metodo per generare domande da immagini e didascalie per un'interazione migliore con l'IA.

Un nuovo metodo migliora i Vision Transformer per una migliore comprensione delle immagini con meno risorse.

La ricerca si concentra sul miglioramento delle capacità di ragionamento dell'IA attraverso metodi ispirati agli esseri umani.

Gli esempi avversariali possono confondere i sistemi di rilevamento degli oggetti, rivelando falle di sicurezza.

Un nuovo modo per aumentare la fiducia nella rilevazione degli oggetti grazie a tecniche di calibrazione affidabili.

Una strategia per ottimizzare l'etichettatura dei dati nei compiti di visione artificiale.

La ricerca si concentra sul miglioramento dei metodi di rilevamento per gli elementi grafici nei documenti.

Esplora come i gemelli digitali e la comunicazione semantica migliorano le pratiche agricole.

Migliorare la qualità della simulazione attraverso tecniche di rendering offline per veicoli autonomi.

Uno studio sui metodi artigianali e di deep learning per il riconoscimento di oggetti 3D.

Scopri SN-Netv2, un modello che migliora l'efficienza nei compiti di visione artificiale.

Un nuovo metodo di difesa affronta gli attacchi avversari nel rilevamento degli oggetti nelle immagini di telerilevamento.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i computer elaborano immagini imperfette.

Un nuovo metodo accelera l'etichettatura dei dati e l'addestramento dei modelli.

Un nuovo framework migliora l'efficienza e la precisione nella rilevazione di HOI.

Nuova tecnica migliora il riconoscimento degli oggetti robotici nei campi.

Usare l'IA per migliorare il monitoraggio dei fiori selvatici e la salute degli ecosistemi.

Questa ricerca si concentra sul riconoscimento delle azioni in modo efficiente usando solo i frame video.

NORIS migliora la selezione delle immagini per addestrare modelli di rilevamento oggetti in modo efficiente.

M-FLAG migliora l'analisi delle immagini mediche usando modelli di linguaggio congelati e un addestramento ottimizzato.

RepViT combina CNN e ViT per applicazioni di visione mobile efficienti.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento degli oggetti nella nebbia e nella pioggia per le auto a guida autonoma.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità dei modelli di classificazione delle immagini.

Uno strumento facile da usare per analizzare immagini e video di animali.

Usare l'AI per affrontare sfide complesse nei sondaggi astronomici.

NAPTRON migliora il rilevamento degli oggetti affrontando le sfide con campioni fuori distribuzione.

ETran classifica in modo efficiente modelli pre-addestrati per il rilevamento degli oggetti e la classificazione delle immagini.

Migliorare il livello di base per una migliore analisi delle macchine e visione umana.

Nuovi metodi migliorano la resistenza dei sistemi di rilevamento degli oggetti ai cambiamenti avversi.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nei compiti di pre-addestramento Vision-Language.

Nuovi metodi migliorano il tracciamento e l'identificazione degli oggetti nei contenuti multimediali.