Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

GdVAE offre spiegazioni chiare per le decisioni del machine learning, aumentando fiducia e responsabilità.

Un nuovo metodo raggruppa immagini di telerilevamento non etichettate in modo efficiente.

Nuovi modelli di intelligenza artificiale migliorano l'identificazione e la comprensione dei calcoli renali.

Un nuovo metodo migliora il rendering delle scene 3D per varie applicazioni.

Un nuovo metodo per migliorare la qualità e il dettaglio del rendering 3D.

Usare immagini PET/CT sintetiche per migliorare la rilevazione dei tumori e le prestazioni del modello.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza delle previsioni delle tempeste usando l'analisi dei dati satellitari.

Nuova tecnologia mira a migliorare l'uso del casco nei cantieri.

Un nuovo metodo migliora la stima dell'incertezza nella grafica computerizzata per rappresentazioni realistiche delle scene.

Il modello EFA-YOLO migliora l'accuratezza e la velocità nella rilevazione degli incendi usando tecniche avanzate.

Un nuovo metodo semplifica l'etichettatura 3D per le auto a guida autonoma usando immagini delle fotocamere standard.

Questa ricerca testa uno strumento per migliorare l'accuratezza dei modelli linguistici basati sul traffico.

Un nuovo dataset punta a migliorare il ragionamento multimodale nei modelli linguistici.

Esaminando gli effetti di CaPE sulle stime di probabilità nella segmentazione delle immagini.

Un nuovo modello per la robotica aumenta la velocità e riduce il fabbisogno di dati.

Un nuovo framework migliora il rilevamento delle relazioni tra oggetti nei video, aumentando precisione e adattabilità.

Uno studio rivela nuovi metodi per migliorare i risultati nella stampa 3D dei metalli.

Nuovi metodi migliorano la precisione nel rilevare il cancro allo stomaco tramite un'analisi avanzata delle immagini.

Scopri come la regolazione delle preferenze allinea i modelli con il feedback umano.

Un nuovo metodo per migliorare l'accuratezza nella rilevazione dei difetti industriali.

AllMatch utilizza in modo efficiente dati non etichettati per migliorare l'apprendimento 3D.

FDIN migliora il rilevamento del riempimento video usando tecniche avanzate.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei modelli più piccoli da quelli più grandi usando la similarità nello spazio.

Un modello multi-dominio migliora la segmentazione degli assoni e della mielina in immagini diverse.

Un approccio nuovo migliora il potatura dei dati per un training del modello migliore.

Un metodo per analizzare l'attività cerebrale e le capacità cognitive in modo unico per ogni persona.

L'IA impara le abilità decisionali usando un approccio simile a quello umano nei videogiochi.

Indagine sui problemi del dataset che influenzano l'accuratezza della classificazione delle immagini tessutali.

Un nuovo metodo migliora la selezione e l'arricchimento dei dati per i sistemi autonomi.

GCC-UNet migliora la segmentazione dei vasi retinici per una diagnosi delle malattie più precisa.

Un nuovo metodo migliora la fotografia separando i componenti dell'immagine per un editing migliore.

Un nuovo metodo per segmentare le immagini senza dover fare affidamento su classi predefinite.

Un nuovo metodo di allenamento migliora le abilità di parkour dei robot in modo sicuro ed efficiente.

Questo articolo esamina nuovi approcci per migliorare i LLM utilizzando funzioni di perdita dalla visione artificiale.

MaPPER offre un nuovo metodo per comprendere in modo efficiente le immagini e il testo.

Nuovi metodi migliorano le valutazioni dell'autismo usando analisi video, audio e testo.

La ricerca valuta quanto bene la tecnologia interpreta le immagini satiriche.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del riconoscimento del testo concentrandosi sui singoli caratteri.

Nuovi modelli migliorano il rilevamento dei confini usando le immagini di Sentinel-2 e Sentinel-1, anche con le nuvole.

Questo studio analizza le performance dei KAN nel learning continuo usando il dataset MNIST.