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Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli
RSSUno sguardo alle strategie per affrontare i dati a coda lunga nel machine learning.
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Un nuovo approccio migliora la qualità delle immagini MR riducendo il tempo di raccolta.
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Un nuovo metodo migliora il recupero del testo nelle scene oltre i sistemi tradizionali.
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V2INet migliora la previsione delle traiettorie usando dati multi-view per veicoli autonomi.
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RPrDepth usa immagini singole per una stima della profondità precisa sfruttando dati ricchi e risorse.
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Un nuovo metodo migliora il rilevamento e il riconoscimento del testo in condizioni difficili.
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Nuovo metodo mette in evidenza le vulnerabilità nella tecnologia di generazione del movimento umano.
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Un nuovo metodo rivoluziona il modeling 3D usando video casuali.
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Un nuovo metodo per aumentare la varietà dei dati per migliorare le performance del modello.
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Il modello DTS migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche per diagnosi migliori.
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Un nuovo modo per rilevare i guasti nei modelli di classificazione delle immagini.
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Nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'imaging dei vasi sanguigni per il trattamento della TVP.
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Magiv2 punta a migliorare l'accesso ai manga per persone con disabilità visive tramite trascrizioni automatiche.
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Un nuovo metodo migliora la privacy per le immagini facciali mantenendo la qualità.
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Le tecniche di deep learning migliorano l'identificazione del forame mentale nelle radiografie dentali.
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Presentiamo MESA e DMESA per un'analisi e riconoscimento delle immagini migliorati.
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SHARP-Net migliora il rilevamento dei difetti nelle tubazioni usando tecnologie avanzate per una maggiore efficienza.
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Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli outlier nei dataset multi-view con viste mancanti.
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Questo modello prevede il movimento degli oggetti e analizza i contenuti video in modo efficace.
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Uno studio rivela come la diversità dei pazienti influisce sui modelli di segmentazione nella sanità.
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Combinare i metodi esistenti migliora il rilevamento OOD per applicazioni di machine learning più sicure.
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Un nuovo metodo per aiutare le macchine a imparare nuove categorie senza dimenticare quelle vecchie.
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Uno studio sulle sfide e le soluzioni per l'allucinazione nei MLLM.
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