Nuovi dataset e modelli migliorano la qualità dei dati LiDAR in cattive condizioni meteo.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Nuovi dataset e modelli migliorano la qualità dei dati LiDAR in cattive condizioni meteo.
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Un nuovo metodo migliora la comprensione delle immagini nei modelli di visione artificiale applicando regole fisiche.
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Nuovo metodo sfrutta la complessità delle immagini per migliorare l'efficienza dell'allenamento dell'IA.
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Un nuovo metodo aumenta le prestazioni del modello visivo usando immagini RAW.
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MROVSeg migliora la segmentazione delle immagini usando strategie a più risoluzioni.
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Migliorare i modelli di percezione per le auto a guida autonoma usando metodi innovativi di addestramento delle immagini.
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Una nuova tecnica migliora l'addestramento per i modelli di elaborazione delle immagini, affrontando problemi comuni.
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Uno studio sulla rilevazione delle piante usando tecniche innovative di analisi delle immagini.
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SOOD-ImageNet affronta le sfide nella visione artificiale legate ai significati delle immagini che cambiano.
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K-Origins migliora la valutazione del colore nelle reti neurali per un'analisi delle immagini più precisa.
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Questo studio analizza diversi modelli visivi per capire scene 3D complesse.
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Questo studio valuta modelli di machine learning per rilevare rifiuti nei fiumi.
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Combinare i dati del radar e della telecamera migliora le prestazioni della tecnologia delle auto a guida autonoma.
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Questo metodo migliora i dataset di addestramento per una migliore performance nella segmentazione delle immagini.
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Un nuovo approccio migliora la segmentazione con pochi dati etichettati.
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La competizione mette in mostra gli sforzi per modelli di guida più sicuri in condizioni difficili.
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ViTTM migliora l'elaborazione delle immagini grazie a meccanismi innovativi basati su token.
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Un modello semplificato migliora l'identificazione delle colture nelle immagini satellitari, superando le sfide delle nuvole.
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Questo metodo migliora l'interpretabilità nella segmentazione semantica usando prototipi e rappresentazione multiscala.
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Migliorare l'efficienza dei modelli nel remote sensing usando tecniche di distillazione della conoscenza.
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Un nuovo approccio adattivo per i robot in ambienti sconosciuti.
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ZeroSCD rileva i cambiamenti nelle immagini senza bisogno di addestramento preventivo o dati etichettati.
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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini RGB-D con errori di profondità.
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Un evento per migliorare i modelli di segmentazione delle immagini per auto a guida autonoma più sicure.
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Studiare la segmentazione dell'area glottica per un'analisi migliore delle immagini mediche.
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Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti usando maschere senza etichette dettagliate.
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AUCSeg migliora la segmentazione affrontando il problema del bilanciamento delle classi nell'elaborazione delle immagini.
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Scopri come le macchine si adattano a nuove classi senza dimenticare le vecchie conoscenze.
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Free-Mask automatizza l'etichettatura delle immagini, aumentando l'efficienza della segmentazione semantica.
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I droni migliorano la navigazione e la presa di decisioni grazie a una tecnologia di localizzazione più avanzata.
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Esplorando un approccio nuovo per migliorare la segmentazione semantica usando principi di compressione.
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La segmentazione delle immagini aiuta i computer a scomporre le immagini per un riconoscimento migliore.
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Trident combina modelli per migliorare la segmentazione delle immagini e il riconoscimento dei dettagli.
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Scopri come nuove tecniche migliorano le prestazioni delle auto a guida autonoma in condizioni meteorologiche avverse.
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Scopri come i computer riconoscono le immagini usando due compiti chiave.
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Un nuovo framework migliora le prestazioni con meno immagini etichettate nella segmentazione semantica.
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Un nuovo metodo migliora le immagini sfocate usando tecniche avanzate di elaborazione delle immagini.
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GEOBench-VLM valuta i modelli per interpretare dati e immagini geospaziali.
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COSMOS migliora la capacità dell'IA di capire insieme immagini e testo.
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Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini mediche usando dati etichettati e non etichettati.
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