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I robot acquisiscono abilità dalle azioni umane tramite l'apprendimento per imitazione.

Un approccio fresco migliora le connessioni tra le immagini e le loro didascalie.

Esplorando nuovi metodi e sfide nella generazione di grafi di scena per un'analisi delle immagini migliore.

SHViT migliora l'efficienza e la velocità nei Vision Transformers per compiti di visione artificiale.

I nuovi metodi nella rilevazione degli oggetti migliorano la flessibilità e l'efficienza in varie applicazioni.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle porte per i robot di servizio usando dati simulati e reali.

I modelli di base stanno trasformando il futuro della tecnologia di guida autonoma.

Un nuovo metodo migliora la navigazione Visione-e-Linguaggio usando dati di addestramento presi da video di guida.

Un nuovo approccio aiuta le macchine a imparare e interpretare i concetti visivi in modo efficace.

Un nuovo approccio migliora i compiti di riconoscimento visivo attraverso meccanismi di attenzione residua.

Le telecamere a eventi offrono vantaggi unici per catturare movimenti rapidi, con modelli di stato-spazio che migliorano l'elaborazione dei dati.

Un nuovo modello fornisce spiegazioni più chiare per le decisioni di rilevamento degli oggetti.

Un nuovo sistema identifica le azioni degli studenti nei video di classe con alta efficienza.

Nuovo metodo migliora l'affidabilità del rilevamento degli oggetti nelle auto a guida autonoma.

Usare dati di addestramento sintetici per migliorare l'efficienza nel rilevamento delle strisce terminali.

Nuovo set di dati e framework migliorano il riconoscimento degli oggetti nell'imaging SAR.

Il DR4 di SkyMapper offre un sacco di dati sugli oggetti celesti nel cielo meridionale.

Un metodo per valutare la trasferibilità dei modelli pre-addestrati per il rilevamento degli oggetti.

Un nuovo modello migliora il riconoscimento degli oggetti in immagini di scarsa qualità in diverse condizioni.

Un nuovo framework migliora la valutazione nella rilevazione degli oggetti attraverso diversi tipi di dati.

R2SNet migliora la precisione dei robot mobili attraverso l'elaborazione locale dei dati.

LSKNet migliora la comprensione contestuale nell'analisi delle immagini di telerilevamento.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti usando modelli generativi e dati limitati.

Uno studio su come aiutare i robot a identificare e tenere traccia degli oggetti nelle case.

Nuovo metodo usa il linguaggio per creare modelli di spazio 3D dettagliati in modo efficiente.

UP-CrackNet offre un nuovo modo di rilevare le crepe stradali con meno coinvolgimento umano.

Un nuovo modo per migliorare i sistemi di apprendimento automatico nei compiti di riconoscimento delle immagini.

LiFT migliora i Vision Transformers per compiti di immagini dettagliate in modo efficiente.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti combinando input testuali e visivi.

Questo articolo parla di nuovi metodi per rilevare le relazioni tra oggetti nelle immagini.

Un nuovo modello che migliora l'analisi dei dati 3D per i sistemi autonomi.

Un nuovo metodo migliora la precisione e l'efficienza dell'assemblaggio in contesti medici e industriali.

Analizzare come le tecniche di compressione video influenzano le prestazioni delle telecamere fisheye nelle auto a guida autonoma.

Nuovo approccio duale migliora la sicurezza e l'efficienza nei sistemi di trasporto intelligenti.

Sforzi per rilevare e combattere i rifiuti marini usando tecnologie avanzate.

Un nuovo approccio migliora i sistemi di telecamere e radar per una migliore rilevazione degli oggetti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione nel processamento dei dati visivi.

La ricerca mostra come la curiosità aiuti i robot a imparare sugli oggetti attraverso l'esplorazione.