Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Questo studio esamina quanto bene i modelli rappresentano culture diverse.

Un nuovo approccio migliora la comprensione della progressione dell'Alzheimer.

Un nuovo approccio affronta l'eccesso di fiducia nei sistemi che riconoscono più etichette.

AstroSpy affronta il problema delle immagini generate dall'IA in astronomia.

CycleSAM migliora la segmentazione chirurgica usando l'addestramento su singole immagini per risultati migliori.

Migliorare il rilevamento con immagini RGB e di profondità per affrontare le sfide del mondo reale.

SACNet migliora la segmentazione delle immagini mediche grazie a un'architettura innovativa e a una funzione di perdita.

Una nuova misura di valutazione migliora le prestazioni del modello nei compiti di classificazione multilabel.

Un nuovo metodo migliora il targeting dei tumori nella radioterapia usando la tecnologia AI.

Nuove strategie combinano mappatura e previsione del comportamento per veicoli a guida autonoma.

Un nuovo modello combina ConvNets e Transformer per migliorare la classificazione delle immagini.

Un nuovo framework valuta i metodi per anonimizzare i dati biometrici per migliorare la privacy.

Nuovi metodi migliorano la personalizzazione nella generazione di immagini da testo.

Un nuovo metodo combina dati video e IMU per migliorare le tecniche di riconoscimento delle azioni.

Il framework CEIA migliora la comprensione tra i dati degli eventi e le immagini.

Nuovi metodi migliorano la rilevazione del cancro al seno nelle mammografie, adattandosi a dati diversi.

Le ricerche mostrano che i VLM hanno una scarsa precisione in compiti visivi semplici rispetto agli esseri umani.

Esaminando i metodi per proteggere la privacy nelle applicazioni di deep learning usando la crittografia delle informazioni visive.

ETSEF migliora la diagnosi sfruttando in modo efficiente i dati medici limitati.

Nuovo modello di intelligenza artificiale migliora l'interpretazione delle radiografie del torace per diagnosi migliori.

Esaminando l'impatto del deep learning sulle tecniche di watermarking e le sfide di sicurezza.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza e l'efficienza nella deconvoluzione della microscopia.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di immagini e testi etichettati in modo errato nei dataset.

Un nuovo metodo migliora l'augmented data per una qualità dell'immagine migliore.

Un nuovo metodo usa la polarizzazione per migliorare le stime delle proprietà di oggetti traslucidi.

Un nuovo metodo di decodifica migliora l'efficienza nella segmentazione delle immagini.

Una panoramica sui metodi di deep learning per la modellazione 3D a partire dalle immagini.

Questo documento presenta una nuova rete neurale per un miglioramento nella ricostruzione della superficie da nuvole di punti.

Un nuovo approccio mette in luce le vulnerabilità nei modelli di deep learning, sollevando preoccupazioni sulla privacy.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle immagini dentali per diagnosi migliori.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'allineamento delle immagini nel tempo.

MambaVision unisce Mamba e Transformers per un riconoscimento delle immagini migliore.

Il framework TACLE migliora l'apprendimento con pochi dati etichettati in situazioni difficili.

Nuovi metodi creano scansioni CT dalle immagini MRI per ridurre lo stress dei pazienti.

Un nuovo dataset che supporta la ricerca sulle specie di pesci e sui loro tratti con 60.000 immagini.

La segmentazione interattiva migliora l'accuratezza nell'imaging della placenta per risultati di gravidanza migliori.

Un nuovo metodo utilizza l'apprendimento profondo per migliorare la valutazione del posizionamento delle mammografie.

Un nuovo metodo che migliora il rilevamento degli oggetti usando etichette rumorose e crowdsourced.

AdaptiGraph permette ai robot di imparare e adattarsi a materiali diversi in tempo reale.

Un nuovo approccio aiuta i robot a imparare compiti generando immagini delle azioni.