Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

TACO riduce modelli grandi per compiti specifici con meno risorse.

Nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni nei modelli di rilevamento oggetti.

Presentiamo ActiveFT, un metodo efficiente per selezionare campioni nel fine-tuning attivo.

I progressi nella tecnologia mirano a rigenerare i tratti facciali colpiti da cicatrici.

Un nuovo modello migliora i layout grafici usando tecniche di deep learning.

ViPFormer semplifica l'elaborazione di immagini e nuvole di punti per diverse applicazioni.

FlexNeRF migliora il rendering delle immagini da viste limitate di persone in movimento.

Usando dati satellitari per tenere d'occhio i cambiamenti nella popolazione nella capitale del Ruanda.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della segmentazione degli edifici usando immagini aeree.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento del COVID-19 nelle TC usando tecniche di deep learning.

Questo studio esamina gli errori dei sensori e i loro effetti sulle tecnologie di visione 3D.

Metodi innovativi migliorano l'accuratezza e l'efficienza nella stima della posa della mano per diverse applicazioni.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e i dettagli dei sottotitoli video.

Uno sguardo all'apprendimento contrastivo e alle sue implicazioni per l'apprendimento automatico.

BlackVIP permette agli utenti di adattare i modelli senza accesso diretto ai parametri.

Un nuovo metodo per adattare i modelli AI senza perdere le abilità originali.

Metodi per ridurre le esigenze di dati nel deep learning mantenendo le prestazioni del modello.

Tecniche per migliorare le prestazioni dei rilevatori di oggetti in varie condizioni del mondo reale.

Un nuovo metodo semplifica l'annotazione delle scene 3D, risparmiando tempo e fatica.

Un nuovo sistema accelera la ricerca sui semiconduttori perovskite usando la visione artificiale.

Un approccio innovativo per creare immagini a terra dettagliate dalle foto satellitari.

YOSO semplifica la segmentazione delle immagini in tempo reale con velocità e precisione.

Un nuovo metodo per un'interpolazione video più fluida usando modelli di diffusione latente.

Uno studio sull'uso dell'apprendimento debolmente supervisionato per identificare i difetti in modo efficiente.

Un nuovo metodo per migliorare l'associazione dei dati nei compiti di visione artificiale.

Nuovi metodi per creare modelli 3D precisi dalle immagini sembrano promettenti.

Un nuovo sistema insegna ai robot a maneggiare oggetti morbidi con abilità simile a quella umana.

Un nuovo metodo migliora l'integrazione dei dati RGB e termici per una percezione migliore.

Un nuovo modello di intelligenza artificiale migliora la previsione del rischio di cancro al seno utilizzando mammografie precedenti.

Descrizioni video dettagliate collegano audio e immagini per una comprensione migliore.

Un nuovo approccio migliora il recupero delle immagini con dati limitati.

Un nuovo modello riduce il bisogno di dati nell'analisi delle immagini mediche.

OmniAvatar permette di creare teste umane 3D dettagliate per vari settori.

Questo studio esamina i difetti nelle immagini generate da GAN e l'efficacia dei classificatori.

Uno sguardo ai metodi non supervisionati per rilevare cambiamenti ambientali.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza dei modelli di visione computerizzata per dispositivi mobili.

Questo studio affronta le sfide dei modelli visivi in contesti sconosciuti.

Un metodo per valutare modelli di deep learning senza dati etichettati.

Nuovi metodi migliorano l'imaging 3D delle scansioni MRI per una diagnosi medica migliore.

Una nuova tecnica di watermarking aiuta a identificare le immagini generate dall'IA.