Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

I ricercatori migliorano la navigazione dei robot subacquei sotto il ghiaccio usando tecniche di sensori avanzati.

MaLP migliora il rilevamento e la localizzazione delle immagini manipolate usando un approccio proattivo.

Un nuovo modo per verificare il completamento dei compiti usando il linguaggio naturale e i video.

Un nuovo modo per migliorare la qualità delle immagini e l'efficienza della compressione.

Usare dati radar grezzi migliora il rilevamento degli oggetti nei sistemi autonomi.

MERIT migliora l'accuratezza della segmentazione delle immagini mediche con caratteristiche multi-scala.

Esplora il modello innovativo di MaMMUT per integrare immagini e testo senza problemi.

Un nuovo metodo migliora la stima degli oggetti usando più prospettive delle telecamere.

Un nuovo metodo riduce i costi di etichettatura nella segmentazione delle immagini usando superpixel.

Un nuovo approccio migliora la ricerca di immagini tramite schizzi usando gli Ancoraggi Semantici.

Diff-UNet migliora l'accuratezza nella segmentazione di immagini mediche complesse.

VideoMAE V2 migliora l'allenamento dei modelli video con il dual masking e dataset più grandi.

Un nuovo sistema punta a ridurre gli incidenti stradali grazie all'assistenza alla guida intelligente.

Un nuovo modello migliora la segmentazione degli organi nelle immagini CT usando il deep learning.

Presentiamo un nuovo metodo per migliorare il matching delle caratteristiche locali usando intuizioni geometriche.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione e il tracciamento di oggetti in movimento in sistemi con più telecamere.

Un nuovo metodo per migliorare l'accuratezza nel matching delle caratteristiche locali tra le immagini.

Questo lavoro crea immagini di alta qualità di parole in vari stili di scrittura a mano.

Un nuovo schema migliora l'accuratezza della previsione delle traiettorie per movimenti complessi.

Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini MRI da dati incompleti usando approcci a doppio dominio.

Esplorando metodi di apprendimento auto-supervisionato per un'elaborazione efficiente delle nuvole di punti.

Un nuovo dataset supporta i progressi nel riconoscere il testo russo dalle immagini.

Un nuovo metodo migliora la creazione di immagini mediche sintetiche per un migliore allenamento dell'IA.

Nuovi metodi migliorano il tracciamento di singole molecole negli organismi viventi.

AnyFlow migliora la stima del flusso ottico per immagini a bassa risoluzione, aumentando l'accuratezza del tracciamento del movimento.

TriVol offre una soluzione per il rendering di immagini di alta qualità da nuvole di punti sparse.

Un metodo per generare immagini dettagliate da nuvole di punti in modo efficiente.

Un approccio innovativo per tracciare con precisione i movimenti 3D con una sola macchina fotografica.

I metodi di rilevamento automatico usando immagini polmonari migliorano la diagnosi del COVID-19.

Questo metodo migliora l'analisi delle scene in condizioni difficili usando dati RGB e termici.

Un modo nuovo per identificare video manipolati in modo efficace.

Un nuovo strumento che semplifica il deployment dei modelli 3D CNN su dispositivi FPGA.

I modelli di intelligenza artificiale migliorano l'accuratezza nella previsione degli stadi del cancro al seno dalle immagini digitali.

Un nuovo metodo permette di generare immagini migliori a partire dai layout, migliorando il controllo sugli oggetti.

Un nuovo metodo migliora MAE per una comprensione visiva migliore.

BrST-Net prevede l'attività genica nel cancro al seno usando campioni di tessuto standard.

Un nuovo metodo migliora la precisione della registrazione delle immagini nelle immagini mediche.

Esaminando l'impatto dei pregiudizi nella generazione di immagini T2I.

Questo articolo parla di metodi per aiutare i robot a capire come si usano gli oggetti e come interagiscono.

Presentiamo MLGCN, un modello efficiente per analizzare nuvole di punti 3D in applicazioni in tempo reale.