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Un nuovo dataset aiuta a identificare efficacemente le specie di erbe invasive.

Un nuovo framework migliora il riconoscimento degli oggetti e la percezione della profondità per le macchine.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini in diverse condizioni.

Un nuovo metodo migliora i modelli 2D incorporando caratteristiche 3D per una performance migliore.

SurgDepth migliora la comprensione delle scene chirurgiche attraverso l'integrazione innovativa di dati RGB e di profondità.

Nuovi metodi migliorano la segmentazione semantica considerando le relazioni tra le classi.

Una rassegna completa delle tecniche di deep learning nell'analisi delle immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti nei video attraverso suoni e segnali visivi.

SHARP-Net migliora il rilevamento dei difetti nelle tubazioni usando tecnologie avanzate per una maggiore efficienza.

Un nuovo metodo migliora la visione artificiale con dati RGB-D e apprendimento a tappe.

Un metodo per etichettare oggetti nelle immagini senza un addestramento dettagliato.

Un nuovo modello migliora l'analisi dei dati delle serie temporali mediche.

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.