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Nuovi metodi di stima della profondità migliorano le interazioni dei robot con ambienti complessi.

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CAMOT migliora il tracciamento multi-oggetto stimando angoli e profondità della telecamera.

Questo modello migliora la stima della profondità ed è anche efficiente in termini di risorse e facile da usare.

Un nuovo approccio migliora la stima della profondità da immagini singole usando il movimento dei pixel.

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Un nuovo metodo combina immagini visibili e termiche per una migliore stima della profondità.

Un nuovo metodo migliora la stima della profondità usando immagini dual-pixel per visuali più nitide.

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I modelli di diffusione migliorano la visione artificiale per la profondità, il movimento e il rilevamento di oggetti nascosti.

I nuovi modelli migliorano la velocità e la precisione nella stima della profondità per le applicazioni AR.

LaVin-DiT migliora il modo in cui le macchine percepiscono e interpretano i dati visivi.

Combinare linguaggio e immagini per una percezione della profondità migliore.

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Helvipad fornisce informazioni sulla profondità da immagini a 360 gradi, aiutando il machine learning.

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Nuovo metodo migliora la stima della profondità per veicoli autonomi usando solo un'immagine.

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Align3R assicura una stima della profondità precisa nei video dinamici con una coerenza migliorata.

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Rivoluzionando il modo in cui percepiamo il mondo a 360 gradi.

Rivoluzionare la navigazione dei droni con l'apprendimento auto-supervisionato e le camere a eventi.

Combinare modelli di fondazione e sensori a prezzi accessibili migliora la percezione della profondità in diverse applicazioni.

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Un nuovo metodo migliora il modellamento 3D in tempo reale per varie applicazioni.