Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Nuovi metodi affrontano indizi fuorvianti nella rilevazione delle malattie dalle immagini mediche.

Presentiamo GravityNet, un nuovo modello che migliora la precisione nella rilevazione di piccole lesioni nelle immagini mediche.

Un nuovo modello imita i processi cerebrali per migliorare l'analisi delle immagini.

Un modo più veloce e affidabile per analizzare la connettività cerebrale.

Un nuovo metodo migliora la modellazione 3D per oggetti specifici usando tecniche neurali avanzate.

Un nuovo metodo potenzia le capacità di generazione dei dati degli Autoencoder Variazionali.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli attraverso il mascheramento guidato dalla salienza.

Nuovo metodo genera esempi controfattuali per una migliore valutazione e addestramento del modello.

Un nuovo metodo migliora le visuali delle fotocamere per una navigazione e assistenza migliori.

Un nuovo approccio migliora la qualità delle etichette biomediche rumorose.

Real3D-AD offre un dataset di alta qualità per migliorare il rilevamento delle anomalie nelle nuvole di punti.

Combinare immagini termiche e visive per migliorare il rilevamento in operazioni di soccorso difficili.

ClusterFormer unisce più compiti in un unico modello versatile per la visione artificiale.

Un nuovo approccio che usa discriminatori mascherati migliora il trasferimento di stile delle immagini mantenendo il contenuto.

La ricerca svela nuove intuizioni sul deep reinforcement learning tramite sfide di gioco.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella definizione degli organi a rischio per la terapia radiologica.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni nelle attività di rappresentazione e trasformazione dei dati.

Questo studio esplora come i sottotitoli e i LLM possono aiutare a identificare le emozioni nelle immagini.

Nuovo approccio permette di contare oggetti usando solo i nomi delle classi, aumentando la flessibilità.

DNCF offre un nuovo modo per migliorare la qualità delle foto in modo efficace.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per migliorare gli attacchi avversari usando il trasferimento di stile.

Le reti a nuvola di punti riducono i parametri mantenendo le performance nei compiti di deep learning.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle targhe usando immagini da angolazioni diverse delle telecamere.

Analizzare i rischi di manipolazione dei dati e le strategie di difesa per i veicoli connessi.

Questo studio esplora l'uso delle telecamere per migliorare la comunicazione tra veicoli.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche per le malattie autoimmuni.

Uno studio rivela il potenziale dei dati sintetici nel migliorare la segmentazione delle immagini cardiache.

Un nuovo modo per monitorare le barriere coralline usando video e apprendimento automatico.

WiCV 2023 promuove la diversità di genere e il networking nella visione artificiale.

EfficientFormer migliora le prestazioni del Go su computer usando un'architettura transformer.

RHINO affronta le sfide nella rappresentazione neurale implicita per migliorare le prestazioni e l'affidabilità.

I ricercatori sviluppano robot con visione e capacità decisionali migliorate grazie a un'elaborazione delle immagini più piccola.

Questo studio valuta le tecniche di stima della profondità in diversi ambienti interni utilizzando un nuovo dataset.

Nuovo metodo migliora la comprensione delle immagini grazie a una migliore integrazione tra linguaggio e visione.

LiDAR-UDA migliora le prestazioni del modello su diverse configurazioni di sensori.

Un nuovo metodo migliora la creazione di immagini artistiche mantenendo le caratteristiche facciali.

Questo studio migliora come i modelli linguistici identificano i riferimenti visivi nel dialogo.

EndoNet automatizza i calcoli H-score per una maggiore precisione nell'analisi dei tessuti.

Uno studio sui cambiamenti urbani al Cairo attraverso dati satellitari dal 2013 al 2021.

Questa tecnica semplifica la creazione di modelli CAD usando solo foto.