Cosa significa "Segmentazione Semantica"?

Usando modelli avanzati per migliorare l'accuratezza e l'efficienza delle ispezioni di fossi e tubi fognari.

Esaminare la robustezza di SAM contro attacchi avversariali per una tecnologia di guida autonoma più sicura.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione semantica affrontando il problema dello sbilanciamento delle classi nei dati 3D.

Uno sguardo agli ultimi sviluppi nella segmentazione delle immagini e alle sue applicazioni.

Biom3D migliora l'accessibilità e l'adattabilità per la segmentazione di immagini 3D nei campi biomedici.

L'annotazione Superpixel-Entità riduce i costi e migliora l'efficienza dell'etichettatura delle immagini.

Nuovi dataset e modelli migliorano la qualità dei dati LiDAR in cattive condizioni meteo.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle immagini nei modelli di visione artificiale applicando regole fisiche.

Nuovo metodo sfrutta la complessità delle immagini per migliorare l'efficienza dell'allenamento dell'IA.

Un nuovo metodo aumenta le prestazioni del modello visivo usando immagini RAW.

MROVSeg migliora la segmentazione delle immagini usando strategie a più risoluzioni.

Migliorare i modelli di percezione per le auto a guida autonoma usando metodi innovativi di addestramento delle immagini.

Una nuova tecnica migliora l'addestramento per i modelli di elaborazione delle immagini, affrontando problemi comuni.

Uno studio sulla rilevazione delle piante usando tecniche innovative di analisi delle immagini.

SOOD-ImageNet affronta le sfide nella visione artificiale legate ai significati delle immagini che cambiano.

K-Origins migliora la valutazione del colore nelle reti neurali per un'analisi delle immagini più precisa.

Questo studio analizza diversi modelli visivi per capire scene 3D complesse.

Questo studio valuta modelli di machine learning per rilevare rifiuti nei fiumi.

Combinare i dati del radar e della telecamera migliora le prestazioni della tecnologia delle auto a guida autonoma.

Questo metodo migliora i dataset di addestramento per una migliore performance nella segmentazione delle immagini.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione con pochi dati etichettati.

La competizione mette in mostra gli sforzi per modelli di guida più sicuri in condizioni difficili.

ViTTM migliora l'elaborazione delle immagini grazie a meccanismi innovativi basati su token.

Un modello semplificato migliora l'identificazione delle colture nelle immagini satellitari, superando le sfide delle nuvole.

Questo metodo migliora l'interpretabilità nella segmentazione semantica usando prototipi e rappresentazione multiscala.

Migliorare l'efficienza dei modelli nel remote sensing usando tecniche di distillazione della conoscenza.

Un nuovo approccio adattivo per i robot in ambienti sconosciuti.

ZeroSCD rileva i cambiamenti nelle immagini senza bisogno di addestramento preventivo o dati etichettati.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini RGB-D con errori di profondità.

Un evento per migliorare i modelli di segmentazione delle immagini per auto a guida autonoma più sicure.

Studiare la segmentazione dell'area glottica per un'analisi migliore delle immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti usando maschere senza etichette dettagliate.

AUCSeg migliora la segmentazione affrontando il problema del bilanciamento delle classi nell'elaborazione delle immagini.

Scopri come le macchine si adattano a nuove classi senza dimenticare le vecchie conoscenze.

Free-Mask automatizza l'etichettatura delle immagini, aumentando l'efficienza della segmentazione semantica.

I droni migliorano la navigazione e la presa di decisioni grazie a una tecnologia di localizzazione più avanzata.

Esplorando un approccio nuovo per migliorare la segmentazione semantica usando principi di compressione.

La segmentazione delle immagini aiuta i computer a scomporre le immagini per un riconoscimento migliore.

Trident combina modelli per migliorare la segmentazione delle immagini e il riconoscimento dei dettagli.

Scopri come nuove tecniche migliorano le prestazioni delle auto a guida autonoma in condizioni meteorologiche avverse.