Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

La ricerca esplora l'efficacia dei modelli multimodali nell'aiutare attività a più passaggi.

CAFormer migliora il tracciamento degli oggetti unendo immagini a luce visibile e infrarossa termica.

Migliorare la diagnosi AI classificando i casi di raggi X medici in modo più preciso.

Questo metodo migliora il ragionamento visivo implementando una verifica a ogni passo del ragionamento.

Presentiamo un metodo per stimare le prestazioni del modello senza fare affidamento sui dati di addestramento.

Presentiamo un nuovo metodo per un'estrazione migliorata da modelli AI complessi utilizzando i valori SHAP.

Un nuovo modello migliora la valutazione delle performance nelle azioni in vari settori.

Esplorare il ruolo delle intuizioni geometriche nel migliorare i metodi di apprendimento della rappresentazione.

Un metodo per stimare le pose 3D di persone che interagiscono da vicino usando avatar.

Un nuovo metodo migliora la previsione del movimento umano attraverso l'analisi dei dati passati.

Esplorando nuovi metodi per migliorare la ricostruzione della superficie neurale usando caratteristiche diverse.

Un nuovo modello per un cambio facciale realistico usando tecniche avanzate.

Uno sguardo al metodo Enhanced Outlier Logit per una migliore riconoscimento delle classi.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini usando etichette base per una maggiore accuratezza.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nei modelli vision-language, riducendo contenuti fuorvianti.

Analizzando l'efficienza di SAM 2 nella segmentazione dei polipi per la rilevazione del cancro colorettale.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della risonanza magnetica per la diagnosi dell'Alzheimer usando i dati dei singoli pazienti.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento non supervisionato tramite l'autoattenzione nelle immagini.

Un nuovo modello migliora la comprensione dell'IA nella diagnostica sanitaria.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei prototipi usando tecniche della teoria del codice.

DeMansia offre una soluzione efficiente per la classificazione delle immagini nel deep learning.

Un nuovo approccio all'apprendimento continuo che imita la memoria umana.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle anomalie usando pochissimi dati normali.

Esaminando come l'IA apprende pregiudizi simili a quelli umani dalle espressioni facciali.

Una panoramica degli approcci classici e di deep learning nella registrazione delle immagini mediche.

Un nuovo approccio al clustering delle immagini usando l'apprendimento auto-supervisionato mostra risultati promettenti.

Questo studio confronta tecniche tradizionali e moderne per rimuovere il rumore dalle immagini.

Le innovazioni nel deep learning migliorano l'accuratezza nell'imaging medico per risultati sanitari migliori.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e la fiducia nell'analisi delle immagini mediche.

Lighthouse semplifica il recupero dei momenti video e la rilevazione dei punti salienti per i ricercatori.

Nuovo metodo automatizzato migliora la rilevazione di lesioni metastatiche nel cancro alla prostata.

Un nuovo metodo migliora la protezione contro gli attacchi nei sistemi di apprendimento federato.

Un nuovo sistema aiuta gli utenti a trovare le loro vere taglie di abbigliamento online.

Esplorando il collegamento tra sguardo, attenzione e riconoscimento degli oggetti.

Migliorare l'accuratezza nelle immagini mediche tramite la rilevazione di dati fuori distribuzione.

Un nuovo modello rivoluziona la generazione di immagini da descrizioni testuali, migliorando vari settori.

VidGen-1M migliora la generazione di video da testo con dati di alta qualità.

YOWOv3 migliora il rilevamento delle azioni nei video con efficienza e precisione.

LaMamba-Diff migliora l'efficienza nella generazione di immagini mantenendo i dettagli fini.

Un nuovo metodo migliora la precisione delle etichette per la classificazione dei dati multimodali.