Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Nuovo metodo punta a migliorare l'accuratezza nella classificazione delle malattie della pelle per tutti i tipi di pelle.

Esaminando l'impatto della compressione neurale sull'integrità e sulla precisione delle immagini.

Un nuovo metodo affronta la diversità e la qualità nelle immagini generate.

Nuovo metodo migliora la chiarezza delle scansioni PET a bassa dose usando deep learning e risonanza magnetica.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle strade usando fonti di dati diverse.

Un nuovo approccio migliora la patologia digitale garantendo al contempo la privacy dei pazienti.

Nuovi metodi migliorano la stima della profondità usando immagini singole grazie a un'ottimizzazione dei dati aumentati.

Nuovo metodo migliora la qualità delle nuvole di punti con funzioni di perdita pesate.

RPP migliora l'adattamento e la generalizzazione nei modelli Vision-Language usando prompt raffinati.

Esplorando metodi per migliorare la qualità delle immagini influenzate dalla turbolenza atmosferica.

Combinare immagini RGB e dati degli eventi migliora la chiarezza nelle ricostruzioni 3D.

DiffusionPen genera testo scritto a mano realistico catturando stili di scrittura unici.

Un nuovo metodo migliora la ricostruzione 3D dai video endoscopici per applicazioni chirurgiche.

Questo metodo migliora i dataset di addestramento per una migliore performance nella segmentazione delle immagini.

Un nuovo metodo per migliorare la ricreazione di scene 3D dalle immagini con meno errori.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza della pianificazione del movimento dei robot usando simulazioni e dati di esperti.

Un nuovo framework permette scenari di traffico realistici per testare le auto a guida autonoma.

Lo studio confronta le abilità umane e quelle dell'IA nel riconoscere forme 3D da angolazioni diverse.

Un modo nuovo per migliorare le scene 3D con la fisica.

Esaminare come i modelli di visione artificiale possono allinearsi con la comprensione visiva umana.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza nei dialoghi grazie a espressioni riferite efficaci.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nel riconoscimento della scrittura a mano grazie all'integrazione del Relaxation Labelling.

CerviXpert punta a migliorare la rilevazione del cancro cervicale usando meno risorse.

Nuovo metodo migliora l'apprendimento continuo nella rilevazione degli oggetti.

Un nuovo approccio migliora il riconoscimento in condizioni di illuminazione difficili per i sistemi di sicurezza.

Metodi avanzati migliorano la precisione nella stima dell'altezza degli alberi per una migliore gestione forestale.

Un nuovo dataset punta a migliorare i metodi di rilevamento delle morphing facciali.

I ricercatori migliorano la generazione di dati attraverso lo studio degli Autoencoder Variationali Gerarchici Condizionali.

Questa ricerca punta a creare CAPTCHA che confondono le macchine ma sono chiari per gli esseri umani.

Uno sguardo ai miglioramenti e alle sfide nella navigazione delle macchine usando visione e linguaggio.

HESSO semplifica la compressione dei modelli, rendendo le reti neurali più efficienti senza perdere prestazioni.

Usare immagini satellitari e machine learning per una classificazione del territorio precisa.

Un nuovo framework migliora il rilevamento degli oggetti identificando istanze fuori distribuzione usando prototipi.

Uno studio su come migliorare la sicurezza dei pedoni attraverso modelli di previsione del comportamento.

Introducendo un nuovo metodo per segmentare con precisione le lesioni cutanee usando tecniche avanzate.

AstroMAE usa autoencoder mascherati per migliorare le previsioni di redshift in astronomia.

KRONC offre un metodo veloce per stimare le posizioni delle camere usando punti chiave sui veicoli.

Uno studio su come Mamba si comporta rispetto ai Transformer per i compiti immagine-testo.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione con pochi dati etichettati.

Un approccio fresco per generare layout 3D di stanze a partire da input 2D.