Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Nuovo metodo migliora la resistenza delle reti neurali agli attacchi avversari usando tecniche NAS.

Uno studio svela punti di forza e debolezza dei grandi modelli nel gestire testi nelle immagini.

Un nuovo metodo migliora la pianificazione dei percorsi dei robot tramite apprendimento basato sulle immagini.

Un nuovo metodo migliora il video question answering analizzando le connessioni tra eventi.

Un nuovo metodo migliora la stima della posizione degli oggetti usando dati tattili.

Migliorare l'affidabilità dei Vision Transformers nell'analisi delle immagini sanitarie.

Analizzare le preferenze di qualità video tra i formati HDR e SDR.

Un metodo in due fasi per rimuovere la pioggia dalle immagini per una visibilità migliore.

Un nuovo metodo ripristina i dati incompleti mantenendo la qualità e la non negatività.

Una panoramica delle tecniche di segmentazione delle immagini e delle loro applicazioni.

MASCOT migliora il recupero video-testo con tecniche di mascheramento informato e co-apprendimento.

Un nuovo modello migliora la valutazione della qualità dei video HDR per esperienze di visione migliori.

Il meta-apprendimento aiuta i sistemi di IA ad adattarsi rapidamente a nuovi compiti con meno dati.

ULIP-2 automatizza la generazione di linguaggio per forme 3D, migliorando la gestione dei dati.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella previsione dei movimenti dei prezzi delle criptovalute.

Nuove intuizioni dai dataset del mondo reale migliorano la comprensione dell'apprendimento con etichette complementari.

PEFT migliora i modelli AI per l'imaging medico usando meno dati e risorse.

Esplorando il potenziale di Visual ChatGPT nei compiti di telerilevamento.

Nuovi metodi migliorano i modelli di apprendimento automatico per diverse condizioni meteorologiche.

SAM offre una segmentazione efficiente per immagini aeree varie, rendendo l'analisi più semplice.

Questo metodo migliora il rilevamento e l'analisi delle masse d'acqua in rotazione nell'oceano.

Un nuovo metodo migliora il clustering dei dati mantenendo la struttura.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza della diagnosi del COVID-19 attraverso un'analisi avanzata delle immagini radiografiche.

SAM migliora l'analisi delle immagini segmentando con precisione i vari elementi.

Nuovi metodi AI migliorano il riconoscimento delle attività fitness grazie a feedback in tempo reale.

MRC-Net migliora la diagnosi delle malattie retiniche grazie a tecniche avanzate di segmentazione dei vasi.

Questo studio esplora metodi per migliorare la resilienza dei modelli di deep learning contro gli attacchi.

Questo studio esamina metodi per ridurre la dimensione delle reti profonde.

Affrontare i pregiudizi nel machine learning tramite un'annotazione precisa del tono della pelle.

Slime semplifica il confronto delle immagini concentrandosi sulle aree piatte per una maggiore precisione.

Affrontare i problemi di rumore per ottenere risultati migliori nella generazione di immagini.

Il framework PLIP integra lingua e immagini per migliorare il riconoscimento delle persone.

Scopri come la generazione di immagini di moda sta cambiando il design e le esperienze dei clienti.

Le reti neurali a impulsi offrono soluzioni efficienti per ridurre il rumore nelle immagini.

Un nuovo modello migliora le previsioni sulla qualità dell'aria usando strutture grafiche e reti neurali.

Esaminare le forme dei poliedri rivela intuizioni sui deep ReLU network.

Nuovo metodo combina frame video per risposte a domande più efficienti.

Uno sguardo a metodi innovativi per raggruppare i dati multi-view in modo efficace.

Un nuovo modello combina tecniche per separare efficacemente i fattori dei dati.

Questo articolo esamina le sfide delle annotazioni sul tono della pelle nella tecnologia.