Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nel rilevamento dei polipi durante le procedure di colonscopia.

Un nuovo approccio migliora la rappresentazione di immagini e forme usando una funzione di attivazione apprendibile.

L'automazione della segmentazione dei tumori nelle immagini PET/CT migliora la precisione e accelera la diagnosi.

La ricerca mostra lacune nei modelli di classificazione delle immagini quando gli oggetti sono parzialmente nascosti.

Questo framework permette di imparare in fretta nuove categorie di oggetti con pochissimi dati.

Esplorare come i veicoli condividono informazioni in tempo reale per migliorare la sicurezza e l'efficienza.

Playground v3 trasforma i testi in immagini di alta qualità con precisione.

Un nuovo sistema migliora la velocità e l'accuratezza delle etichette video.

KAT migliora il deep learning usando KAN avanzati al posto delle MLP.

SoccerNet 2024 sfide spingono l'innovazione nella comprensione video per il calcio.

Un nuovo framework migliora la comprensione delle azioni umane attraverso i dati dello scheletro.

CCT-R migliora la segmentazione delle immagini mediche usando l'apprendimento semi-supervisionato e la registrazione spaziale.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini nella sanità usando immagini controfattuali realistiche.

FOLK migliora l'apprendimento auto-supervisionato attraverso una mascheratura di frequenza adattiva e un design insegnante-studente.

Questo modello migliora la comprensione delle decisioni dell'IA nella classificazione delle immagini.

Un nuovo metodo aumenta la generazione di dati di texture per i modelli di machine learning.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle immagini mediche attraverso una mappatura anatomica 3D.

Questo studio migliora l'accuratezza nella classificazione delle immagini mediche usando dati sintetici.

Un nuovo metodo che migliora il riconoscimento vocale garantendo la privacy dei dati.

Adattare DINOv2 migliora la segmentazione BEV per auto a guida autonoma più sicure.

Un nuovo dataset unisce dati RGB e dati da telecamere a eventi per un'analisi facciale migliore.

GAMMA migliora le ricerche di moda online manipolando con precisione gli attributi.

SteeredMarigold migliora le mappe di profondità, aiutando i robot nella navigazione e interazione.

Un nuovo sistema migliora l'efficienza dei droni nelle operazioni di ricerca e salvataggio.

ExelMap migliora la precisione degli aggiornamenti delle mappe HD per una guida autonoma più sicura.

Nuove tecniche migliorano le abilità dei robot, passando dalle simulazioni ai compiti nella vita reale.

Un nuovo metodo offre una modellazione 3D migliorata partendo da un'unica immagine, aumentando il realismo.

Questo studio esplora l'uso del Transfer Learning per un controllo qualità efficace nella posa di nastro CFRP.

MotionCom rivoluziona il modo in cui gli oggetti vengono aggiunti alle immagini in modo dinamico.

Nuove tecniche migliorano la modellazione urbana dinamica per diverse applicazioni.

SRIF migliora le tecniche di corrispondenza delle forme per animazione, stampa 3D e realtà virtuale.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza delle scene 3D usando maschere di segmentazione 2D.

Presentiamo GRIN, un nuovo modello per la stima della profondità usando dati sparsi.

AMD-MIL migliora l'analisi dei tessuti per una diagnosi delle malattie più veloce e precisa.

Un nuovo metodo migliora la selezione dei campioni nell'apprendimento semi-supervisionato.

DAF-Net unisce immagini infrarosse e visibili per avere idee più chiare.

I robot possono ora usare le espressioni facciali per mostrare il dolore, aiutando nella formazione sanitaria.

VALO ottimizza il rilevamento LiDAR per veicoli autonomi, bilanciando velocità e precisione.

NVLM migliora la comprensione del linguaggio e delle immagini da parte dell'AI per vari compiti.

Usare l'IA per migliorare la diagnosi precoce delle malattie retiniche tramite tecniche di imaging avanzate.