Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Nuovi approcci nella HAR migliorano il riconoscimento delle attività usando i dati dello smartphone.

Ecco CLIPFit, un metodo per fare il fine-tuning in modo efficiente dei modelli Vision-Language.

Skyeyes genera viste dettagliate del terreno da immagini aeree per diverse applicazioni.

Presentiamo un nuovo metodo per migliorare i modelli di deep learning riducendo l'overfitting.

Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini in condizioni di scarsa illuminazione usando l'apprendimento semi-supervisionato.

Scopri come DoSSR migliora la qualità delle immagini in modo efficiente ed efficace.

DeBaRA aiuta a creare layout di stanze realistici usando tecnologia avanzata.

Il framework A3 migliora i modelli di machine learning per adattarsi a nuovi ambienti di dati.

Nuovo metodo migliora la qualità e la velocità delle immagini RM.

Un nuovo metodo migliora la qualità e la coerenza delle texture per i modelli 3D usando testi.

YOSS usa audio per migliorare l'identificazione degli oggetti nelle immagini.

Il dataset MultiClimate mostra le opinioni pubbliche sul cambiamento climatico tramite video.

Un nuovo metodo semplifica i sistemi di guida autonoma per applicazioni nel mondo reale.

FeDETR usa l'apprendimento federato per migliorare la valutazione della stenosi coronarica.

Una panoramica sui vari metodi per unire modelli e migliorare le performance del machine learning.

Presentiamo Wavelet-CLIP per una migliore rilevazione delle immagini deepfake.

SOAR migliora la precisione del riconoscimento delle azioni nell'analisi dei filmati dei droni.

Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini MRI e riducono il tempo di scansione.

Presentiamo AdaGauss per migliorare l'apprendimento senza tenere i dati precedenti.

Il dataset Omni6D migliora la stima della posa degli oggetti con categorie diverse e scenari realistici.

Un nuovo approccio migliora la capacità dell'IA di gestire dati insoliti.

Una nuova strategia di allenamento migliora la resistenza dei sistemi di visione 3D a input fuorvianti.

Un nuovo framework migliora il tracciamento del movimento usando dispositivi indossabili e video egocentrici.

LLaVA-3D combina intuizioni 2D e 3D per un ragionamento spaziale più profondo.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare compiti guardando le dimostrazioni degli esseri umani.

Un nuovo benchmark spinge i limiti nella comprensione video concentrandosi su compiti a livello di eventi.

Un nuovo metodo traccia i rinoceronti usando i loro escrementi per combattere il bracconaggio.

MALPOLON offre modelli di distribuzione delle specie facili da usare per ricercatori ed ecologi.

Combinare AI e AR rende l'assemblaggio dei satelliti migliore, aumentando precisione ed efficienza.

Lo studio esamina i metodi di apprendimento auto-supervisionato per migliorare l'imaging cardiovascolare.

Presentiamo EfficientCrackNet per un'infrastruttura più sicura grazie a una rilevazione precisa delle crepe.

Metodi innovativi migliorano la comprensione dell'ambiente per i veicoli autonomi.

Il framework ECHO migliora l'accuratezza della classificazione del suono usando etichette strutturate e un processo di apprendimento in due fasi.

Un framework per identificare e ridurre i pregiudizi nei dati visivi per i modelli di intelligenza artificiale.

EMOVA migliora l'interazione tra umani e computer attraverso l'espressione emotiva.

Un nuovo modello migliora la rilevazione precoce dei noduli polmonari.

Esplorando l'uso di dati sintetici per migliorare il DRL nelle applicazioni reali.

InterNet migliora la stima della omografia imparando da immagini senza dati etichettati.

Questo studio mostra come i modelli linguistici possano interpretare i segnali cerebrali da fMRI mentre si guarda un video.

Un nuovo metodo migliora la fotografia panoramica usando sfere di luce neurale.