Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza della stima della postura umana in condizioni di scarsa illuminazione.

Un metodo per posizionare realisticamente le persone in diverse scene usando modelli avanzati.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'efficienza del tracciamento dei punti nel video processing.

Un nuovo metodo per migliorare il rapporto tra movimento e linguaggio concentrandosi sul tempismo.

Un nuovo approccio migliora la comprensione delle relazioni tra gli oggetti nelle immagini.

Nuova architettura ViT migliora la precisione resistendo alle minacce avversarie.

Uno sguardo a come il feedback degli utenti influisce sulle prestazioni del machine learning.

La ricerca esplora la scrittura a mano come uno strumento per diagnosticare la schizofrenia.

Esaminando le differenze di prestazione nel machine learning per le immagini retiniche e la rilevazione dell'ipertensione.

Un nuovo approccio automatizza la regolazione dei parametri per un miglior denoising delle immagini.

Questo metodo semplifica l'aggiunta di oggetti alle immagini con suggerimenti di testo, garantendo risultati naturali.

CEViT migliora la misurazione della somiglianza tra le immagini e offre spiegazioni chiare.

Esaminando le sfide dell'equità nell'IA per l'imaging medico.

Un nuovo metodo migliora le previsioni per i pazienti oncologici usando dati di immagini e genoma.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento delle emozioni e la risposta nella tecnologia.

Un nuovo parametro migliora la valutazione dei percorsi pedonali per una migliore accessibilità urbana.

AnInfoNCE migliora l'apprendimento contrastivo affrontando le sfide nell'augmentazione dei dati.

SINDER migliora i Vision Transformers affrontando i difetti nell'analisi delle immagini.

Un nuovo metodo migliora la diagnosi del melanoma integrando tecnologia e conoscenza clinica.

Un nuovo benchmark per testare i modelli visivi-linguistici su cambiamenti minimi in immagini e didascalie.

Usare UMAP per trovare errori di etichettatura nei dataset di immagini mediche.

Progressi nel rilevamento di dati fuori distribuzione usando nuove tecniche.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini usando SAM e prompt componibili.

Esaminando il processo creativo dietro la produzione di video di notizie false.

Il tracciamento dei movimenti degli occhi con telecamere a eventi migliora la comprensione delle dinamiche oculari.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle immagini mediche proteggendo la privacy dei pazienti.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei modelli di segmentazione 3D nella sanità.

Quest'articolo parla del ruolo delle Convoluzioni Deformabili nel migliorare la segmentazione semantica per la guida autonoma.

La ricerca affronta i pregiudizi che influenzano la comprensione audio-visiva nella tecnologia.

Esaminare come il timing dei dati dei sensori influisce sulla sicurezza e sulle prestazioni dei veicoli autonomi.

QPT V2 migliora la valutazione visiva usando il modeling di immagini mascherate e dati di alta qualità.

Il riaddestramento dinamico aggiorna il rilevamento degli oggetti senza bisogno di dati etichettati.

MMTrail combina descrizioni visive e audio per modelli video-linguistici migliori.

La colorazione con ematossilina ed eosina migliora la valutazione delle cellule immunitarie nei tumori.

Nuovi metodi migliorano i modelli di machine learning per rilevare meglio campioni insoliti in dataset sbilanciati.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di oggetti piccoli riducendo al minimo l'uso delle risorse.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza della modellazione 3D da immagini multiple.

Una guida per gestire le incertezze nella segmentazione delle immagini mediche per una diagnosi migliore.

TAPTRv2 migliora il tracciamento dei punti nei video usando meccanismi di attenzione per una maggiore precisione.

HyTAS semplifica la ricerca di modelli di trasformatori nell'imaging iperspettrale.