Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

La ricerca mostra che l'apprendimento attivo migliora l'abilità dell'IA nel rilevare malattie oculari nelle immagini OCTA.

MIBench testa le performance dei modelli multimodali su più immagini.

Questo studio mette in evidenza l'importanza della granularità dei dataset nel migliorare i sistemi di retrieval immagine-testo.

Un nuovo metodo per creare avatar digitali realistici dai video.

Nuovi metodi che usano telecamere panoramiche puntano a migliorare la sicurezza dei ciclisti sulle strade urbane.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni di CLIP in diversi domini visivi.

Ecco un modo efficiente per valutare la qualità dei campioni generati usando i punteggi di densità latente.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei referti radiologici usando la storia del paziente.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti nelle immagini di telerilevamento.

Il framework X-Fake migliora la qualità delle immagini SAR simulate per migliori applicazioni di deep learning.

Un nuovo modo per migliorare la classificazione delle immagini mediche mantenendo la privacy dei pazienti.

Nuovo modello crea in modo efficiente rappresentazioni 3D realistiche di teste umane.

Un nuovo framework per creare immagini di alta qualità basate su layout specifici.

Standardizzare i criteri può migliorare gli strumenti di intelligenza artificiale per rilevare il carcinoma basocellulare.

IVISIT aiuta gli utenti a simulare e visualizzare vari sistemi in modo efficiente.

Questo studio esamina i metodi di campionamento dei fotogrammi per migliorare il recupero dei contenuti video.

Uno sguardo approfondito al dataset InLUT3D di nuvole di punti indoor per la ricerca.

Questo studio mostra come gli attaccanti possano ingannare i sistemi di rilevamento degli oggetti usando l'offuscamento dell'intento.

I ricercatori sviluppano PAV per avatar digitali realistici a partire da clip video.

Questo studio presenta il punteggio medio di opinione per valutare i metodi di spiegazione dell'IA.

Una nuova architettura migliora l'analisi video su dispositivi piccoli usando più fotogrammi.

Nuovi metodi migliorano l'identificazione di persone conosciute e sconosciute nella biometria.

Nuove tecniche migliorano la stima della profondità in condizioni difficili usando LiDAR a singolo fotone.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione semantica 3D integrando tecniche 2D.

Un nuovo framework semplifica la creazione di clip evidenziate specifiche per i giocatori dai video di calcio.

Un metodo a due fasi migliora l'accuratezza nell'analisi delle immagini del cuore.

Presentiamo un metodo per valutare i modelli di intelligenza artificiale su dati non visti in modo più efficace.

Un nuovo metodo migliora come i modelli visione-linguaggio si adattano durante il test.

AutoAD-Zero utilizza suggerimenti visivi per descrizioni audio più rapide ed efficaci.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini 3D e riduce i tempi di addestramento.

Questo studio svela nuovi metodi per ricostruire i dati di addestramento da immagini ad alta risoluzione.

Un metodo integra la previsione della forma della mano con le regolazioni della fotocamera per modelli 3D.

Nuovo metodo migliora il processo decisionale delle auto a guida autonoma attraverso rappresentazioni focalizzate sugli oggetti.

Un metodo per accelerare l'addestramento di modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni migliorando le prestazioni.

Esplora tecniche economiche per addestrare modelli generativi da testo a immagine.

Un nuovo dataset punta a migliorare la precisione del riconoscimento facciale per popolazioni diverse.

Un grande dataset aiuta a migliorare la comunicazione per gli utenti sordi con gli smartphone.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella visione artificiale per diverse condizioni di luce e ambienti.

Un nuovo metodo per rilevare oggetti invisibili usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo benchmark migliora la comprensione dei modelli riguardo ai video lunghi e al linguaggio.