Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Un nuovo metodo semplifica la rimozione di contenuti indesiderati nei dataset visivi.

Esplorando il ruolo del Federated Learning nel migliorare l'imaging medico proteggendo la privacy dei pazienti.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare compiti usando video umani online, riducendo le necessità di addestramento.

I PPLN migliorano l'elaborazione dei dati delle telecamere a evento per capacità di visione artificiale superiori.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione delle firme genuine rispetto alle contraffazioni.

Analizzando gli effetti dei metodi di potatura sulle performance e sull'interpretabilità di GoogLeNet.

Metodi innovativi per migliorare le mappe di profondità fondamentali per la realtà aumentata e virtuale.

FAST migliora la classificazione delle malattie usando immagini a scorrimento completo con il minimo input di esperti.

Un metodo per migliorare le prestazioni del modello nonostante etichette di dati sbagliate.

MedViLaM integra diversi tipi di dati medici per un'analisi e decisioni migliori.

Un nuovo metodo per accelerare l'output del modello di diffusione senza perdere qualità.

Nuovo modello semplifica la generazione di report da scansioni CT del cervello.

FlipClass offre un nuovo metodo per un apprendimento migliore nella Scoperta di Categorie Generalizzate.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione di oggetti orientati nelle immagini di telerilevamento.

Un nuovo metodo per adattare i dati delle serie temporali senza bisogno di informazioni di origine.

Il sistema CIAI migliora il rilevamento del rumore nelle immagini, aumentando l'accuratezza del modello AI.

Combinare prompt globali e locali migliora i modelli di apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati.

VideoLISA usa il linguaggio per segmentare e tenere traccia degli oggetti nei video in modo efficace.

Un nuovo metodo migliora il realismo nelle animazioni di immagini umane per varie applicazioni.

Un nuovo metodo migliora le immagini della risonanza magnetica correggendo i movimenti durante le scansioni.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione delle persone tra le telecamere con meno supervisione.

Nuovo metodo crea modelli 3D dettagliati da singoli video.

Questo metodo aiuta le macchine a pianificare azioni basate su video istruttivi in modo efficace.

Esplora il processo di pittura con la tecnologia innovativa del timelapse.

Nuovi algoritmi migliorano l'efficienza nella rilevazione degli oggetti ottimizzando i processi NMS.

NutriVision aiuta gli utenti a gestire le diete tramite tecnologia e raccomandazioni personalizzate.

Un nuovo metodo migliora la stima della postura umana permettendo l'apprendimento continuo dei punti chiave.

POMONAG migliora la ricerca architettonica concentrandosi su più obiettivi per una maggiore efficienza.

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

FireLite offre una rilevazione incendio precisa con risorse minime nei trasporti.

Un nuovo dataset migliora il rilevamento delle anomalie per una manutenzione delle linee elettriche più sicura.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini mediche riducendo l'input manuale.

Nuove tecniche migliorano la precisione dei colori nelle immagini HDR per una visualizzazione migliore.

Un nuovo modello si propone di identificare efficacemente interazioni sociali complesse.

PerCo (SD) offre un metodo pubblico per la compressione di immagini di alta qualità.

Un metodo per migliorare l'annotazione delle immagini mediche usando il Segment Anything Model.

ClassroomKD crea modelli più intelligenti grazie a interazioni dinamiche tra mentori e studenti.

Questo studio analizza il bias di genere nei modelli di segmentazione di deep learning per la radioterapia.

UIR-LoRA migliora il ripristino delle immagini gestendo più degradazioni contemporaneamente.

Un nuovo metodo aiuta i robot a rilevare situazioni rischiose durante i compiti per operazioni più sicure.