Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel confrontare nuvole di punti 3D per varie applicazioni.

Un nuovo metodo migliora la capacità dell'IA di rispondere a domande da immagini di documenti.

Un nuovo benchmark valuta come le macchine imparano le parole come fanno i bambini.

Uno sguardo alle nuove tecniche di generazione di immagini che si concentrano sulla corruzione e sul recupero.

Un nuovo metodo crea immagini sintetiche per migliorare la diagnosi delle malattie della pelle.

ZeroSeg permette la segmentazione semantica senza etichette umane sfruttando modelli pre-addestrati.

Esplorando vari modelli generativi e il loro framework unificato.

Un sistema che migliora l'accuratezza delle informazioni sui prodotti nei siti di e-commerce.

Un nuovo modo per creare animazioni di alta qualità partendo da pochi esempi.

Questo studio mette in evidenza come i ConvNets utilizzino sia la forma che la luminosità per la classificazione delle immagini.

Esaminando OODF e il suo impatto sull'apprendimento continuo nell'intelligenza artificiale.

Questo articolo parla di come migliorare le performance dei modelli usando pseudotag per una classificazione delle immagini più efficace.

Scopri come gli smartphone possono tracciare i segni vitali in modo facile e conveniente.

Un nuovo approccio migliora la rilevazione di immagini false generate dai computer.

Un nuovo metodo cambia l'aspetto delle scene mantenendo contenuto e coerenza.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo per sintetizzare più immagini MRI da una sola scansione.

I meccanismi locali migliorano la precisione in vari applicazioni di visione artificiale.

Esplorando il potenziale dei modelli di diffusione nei compiti di stima della profondità e del flusso.

Un nuovo metodo migliora la generazione di immagini in condizioni specifiche usando modelli esistenti.

BLEEP migliora la previsione dell'espressione genica dalle immagini istologiche con maggiore precisione ed efficienza.

Un modello unico per compiti visivi, che migliora la percezione e l'interazione delle macchine.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nella classificazione dei pixel usando maschere di segmentazione come riferimento.

Scopri come l'apprendimento in contesto trasforma i compiti di riconoscimento delle immagini nell'IA.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei modelli dai video a più angolazioni.

FSNet rivoluziona la stima della posa della camera senza fare affidamento su corrispondenze di punti.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della classificazione usando il Vision Transformer e l'autoattenzione.

Un nuovo modello migliora le spiegazioni del machine learning incorporando l'incertezza.

Un metodo per ridurre la dimensione del modello mantenendo l'accuratezza nel rilevamento degli oggetti.

Un nuovo modello migliora l'analisi delle immagini satellitari per la classificazione del suolo.

Nuovo framework migliora i dettagli nelle immagini a bassa risoluzione usando metodi avanzati.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del riconoscimento facciale pur affrontando le preoccupazioni sulla privacy.

Nuove tecniche migliorano il matching delle immagini nell'analisi medica e nella diagnostica.

Analizzando come l'apprendimento auto-supervisionato si confronta con dati in input incompleti.

Lo studio valuta i rischi per la privacy dei modelli generativi nella condivisione dei dati medici.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza nella diagnosi dei tumori al cervello usando tecniche di deep learning.

Il framework punta a proteggere la privacy dei pazienti nella condivisione di dati medici sintetici.

Uno sguardo nuovo su come migliorare l'elaborazione dei dati con reti modulari nell'IA.

Questo articolo parla di Pianificazione Egocentrica per robot per migliorare le prestazioni nei compiti.

Il progetto DeepScribe migliora la trascrizione delle tavolette cuneiformi usando tecniche avanzate di machine learning.

Uno studio su come migliorare la rilevazione di una variante unica dell'arteria coronaria.