Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Il framework MAFT+ migliora la segmentazione degli oggetti usando un'ottimizzazione collaborativa tra visione e testo.

Scopri un nuovo metodo per modifiche di immagini rapide e di qualità.

Le Reti Neurali Joint affrontano le sfide nel riconoscere oggetti da pochi esempi.

Un nuovo framework migliora la segmentazione delle immagini mediche con meno immagini etichettate.

Questo articolo esamina il rapporto tra le dimensioni del modello e le prestazioni nei modelli di linguaggio multimodali.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di oggetti 3D usando dati LiDAR senza etichette.

Un nuovo strumento collega l'espressione genica e la struttura dei tessuti per una ricerca medica migliore.

Un nuovo framework punta a ridurre le allucinazioni nei LVLM tramite recupero attivo.

Un framework per ridurre gli output errati nei modelli linguistici-visivi in più lingue.

FOVAL migliora l'accuratezza e l'usabilità degli occhiali autofocali senza doverli calibrare continuamente.

SegStitch migliora l'accuratezza e l'efficienza nella segmentazione delle immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora le ispezioni delle tubazioni fognarie utilizzando tecnologie avanzate.

Uno sguardo alle strategie per affrontare i dati a coda lunga nel machine learning.

Un nuovo approccio migliora la qualità delle immagini MR riducendo il tempo di raccolta.

Un nuovo metodo migliora il recupero del testo nelle scene oltre i sistemi tradizionali.

V2INet migliora la previsione delle traiettorie usando dati multi-view per veicoli autonomi.

RPrDepth usa immagini singole per una stima della profondità precisa sfruttando dati ricchi e risorse.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento e il riconoscimento del testo in condizioni difficili.

Nuovo metodo mette in evidenza le vulnerabilità nella tecnologia di generazione del movimento umano.

Un nuovo metodo rivoluziona il modeling 3D usando video casuali.

Un nuovo metodo per aumentare la varietà dei dati per migliorare le performance del modello.

Il modello DTS migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche per diagnosi migliori.

Un nuovo modo per rilevare i guasti nei modelli di classificazione delle immagini.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'imaging dei vasi sanguigni per il trattamento della TVP.

Scopri come i Local Binary Patterns migliorano l'analisi della texture delle immagini.

Magiv2 punta a migliorare l'accesso ai manga per persone con disabilità visive tramite trascrizioni automatiche.

Un nuovo metodo migliora la privacy per le immagini facciali mantenendo la qualità.

Le tecniche di deep learning migliorano l'identificazione del forame mentale nelle radiografie dentali.

Presentiamo MESA e DMESA per un'analisi e riconoscimento delle immagini migliorati.

SHARP-Net migliora il rilevamento dei difetti nelle tubazioni usando tecnologie avanzate per una maggiore efficienza.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli outlier nei dataset multi-view con viste mancanti.

Questo modello prevede il movimento degli oggetti e analizza i contenuti video in modo efficace.

Uno studio rivela come la diversità dei pazienti influisce sui modelli di segmentazione nella sanità.

Capire le spiegazioni controfattuali per migliorare la diagnosi medica tramite l'IA.

Combinare i metodi esistenti migliora il rilevamento OOD per applicazioni di machine learning più sicure.

Migliorare l'accuratezza nella stima delle orientazioni della testa per vari usi.

Integrare le proprietà della fotocamera migliora l'accuratezza della stima della profondità auto-supervisionata.

SceneMotion migliora le previsioni per le auto a guida autonoma considerando le interazioni tra gli agenti.

Un metodo per trasformare le piante dei piani in modelli 3D per una migliore pianificazione delle emergenze.

Questo studio valuta quanto bene i modelli si adattano al loro stile di comunicazione durante le conversazioni.