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TwinLiteNet offre una soluzione efficace per la segmentazione semantica nelle auto a guida autonoma.

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Un nuovo metodo migliora la misurazione della profondità degli oggetti trasparenti usando segmentazione e NeRF.

Un nuovo metodo migliora le immagini a bassa risoluzione per compiti di riconoscimento più precisi.

Uno sguardo ai metodi di segmentazione delle immagini e alla loro efficacia.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini usando descrizioni testuali e coppie di immagini.

Uno sguardo ai vantaggi della Guida Senza Classificatore a Consapevolezza Semantica nella creazione di immagini.

Una nuova funzione di perdita migliora la precisione nei compiti di segmentazione semantica.

Un metodo che migliora i compiti di segmentazione con minimi requisiti di addestramento.

Una nuova architettura migliora la rilevazione del cancro nell'imaging medico usando input a risoluzione più bassa.

OTSeg migliora la segmentazione semantica usando più prompt testuali per avere un'accuratezza migliore.

Nuovo modello migliora il riconoscimento dell'ambiente del veicolo usando telecamere e LiDAR.

Un nuovo dataset migliora la classificazione dei dati Lidar per paesaggi diversi.

Introducendo SQPFNet per migliorare la segmentazione con dati limitati nelle immagini mediche.

Un nuovo sistema migliora il rilevamento dei difetti nei moduli fotovoltaici usando l'IA.

Un nuovo dataset si concentra sui sistemi di trasmissione elettrica rurali.

Questo studio presenta un metodo per combinare immagini spettrali per migliorare le applicazioni di machine learning.

Nuovo approccio migliora le performance di segmentazione per classi conosciute e sconosciute.

Un nuovo sistema di imaging RF migliora il riconoscimento degli oggetti in ambienti difficili.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini permettendo etichette testuali flessibili.

EBSeg migliora la segmentazione delle immagini bilanciando in modo efficace le classi viste e non viste.

Uno studio sulla fiducia e l'incertezza nei risultati della segmentazione semantica.

Un nuovo approccio basato sulla diffusione affronta efficacemente diversi compiti di visione artificiale.

Nuovi metodi migliorano i sistemi LiDAR per prestazioni migliori in condizioni meteo difficili.

ShiftAddAug migliora l'efficienza e la precisione delle reti neurali per i dispositivi edge.

HEML migliora la classificazione delle immagini concentrandosi su segmenti importanti per spiegazioni migliori.

Sviluppare un modello per una segmentazione delle immagini precisa in diverse condizioni di guida.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei flussi di lavoro chirurgici utilizzando informazioni di profondità.

RHRSegNet migliora la segmentazione semantica per le immagini notturne, fondamentale per la guida autonoma.

Un nuovo algoritmo di fusione migliora notevolmente l'accuratezza della segmentazione delle istanze 3D.

Un nuovo metodo di decodifica migliora l'efficienza nella segmentazione delle immagini.

FANet migliora la segmentazione semantica, aumentando l'accuratezza nelle immagini complesse.

Esaminare gli attacchi avversari e la robustezza del modello nella segmentazione semantica.

Un nuovo modello per capire gli ambienti 3D usando descrizioni testuali.

Presentiamo NeST per imparare meglio le nuove materie senza dimenticare quelle vecchie.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini usando SAM e prompt componibili.

Quest'articolo parla del ruolo delle Convoluzioni Deformabili nel migliorare la segmentazione semantica per la guida autonoma.

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