Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Presentiamo un nuovo strumento per accelerare la pre-elaborazione VBM negli studi sul cervello.

Nuove tecniche di watermarking proteggono i creatori di immagini e combattono la disinformazione.

Scopri come diverse rappresentazioni di dati 3D rendono più facile l'analisi del machine learning.

Esplorare il ruolo delle proprietà geometriche nella qualità dei dati generati.

Diff-PCC migliora l'efficienza e la qualità della compressione delle nuvole di punti usando modelli di diffusione.

Tecniche per ridurre la dimensione dei modelli per un'efficace distribuzione in ambienti a risorse limitate.

Questo articolo esamina l'efficacia dei modelli 3D basati su immagini nella stima della posa.

Un nuovo metodo mira a sistemi di autenticazione facciale multipla in modo efficiente.

Lo studio valuta l'originalità nelle immagini generate dall'AI usando la misurazione dei token.

Un nuovo approccio collega le tecniche di ripristino delle immagini con i compiti di visione artificiale usando meno dati.

Un nuovo metodo aumenta l'accuratezza della classificazione per le categorie di immagini comuni e rare.

Nuovi benchmark testano il ragionamento causale dell'IA usando solo immagini.

Un nuovo approccio migliora la ricostruzione di scene 3D a partire da una sola foto, concentrandosi sulle interazioni.

Esplorando il ruolo dei modelli di base nel superare la scarsità di dati nelle immagini mediche.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza nel riconoscere i gesti delle mani per un'interazione senza soluzione di continuità.

DIVE migliora le descrizioni visive generate dalle macchine per una comprensione più profonda.

Un nuovo metodo per modifiche 3D senza soluzione di continuità usando immagini multi-prospettiva.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento di campioni positivi deboli in ambienti 3D.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i sistemi rispondono a domande visive.

I ricercatori migliorano le immagini CT a conteggio di fotoni usando metodi di deep learning.

Lo studio esplora metodi per la previsione del cancro usando dati etichettati e non etichettati.

Nuovi strumenti migliorano la formazione chirurgica usando dati video e testuali.

Il nuovo modello migliora il riconoscimento delle attività indoor usando radar che attraversano i muri.

MM-SAM migliora la segmentazione delle immagini integrando diversi tipi di dati dei sensori.

Un nuovo dataset migliora le prestazioni della fotocamera per le scene di guida notturna.

Un nuovo metodo svela come i modelli visivi organizzano e comprendono le immagini.

Combinare metodi per una migliore stima della posizione della fotocamera da immagini sparse.

Nuovi metodi migliorano l'analisi emozionale usando vari tipi di dati.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'imaging e nella diagnosi dei tumori al cervello.

Un nuovo metodo punta sulle debolezze dei sistemi da immagine a testo per output dannosi.

CytoDiffusion propone un nuovo modo di classificare le cellule del sangue e identificare anomalie.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei report concentrandosi sulle anomalie rilevate nelle TC.

Scopri come l'apprendimento federato migliora il rilevamento di piccoli oggetti mantenendo la privacy dei dati.

xGen-MM migliora i modelli multimodali per un apprendimento migliore di immagini e testo.

Un metodo per migliorare i modelli visione-lingua senza dati etichettati.

Un sistema innovativo automatizza la generazione di suoni per film e giochi.

Un metodo per integrare nuovi modelli senza riprocessare le collezioni di immagini esistenti.

NuSegDG offre un'accuratezza migliorata per l'analisi delle immagini mediche.

Nuovi metodi migliorano la modellazione 3D degli ambienti interni tramite campi vettoriali.

Un nuovo metodo che utilizza modelli linguistici per comprimere efficacemente nuvole di punti 3D.