Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

I ricercatori usano dati sintetici per migliorare la comprensione di relazioni complesse tra immagini e linguaggio.

Le maschere di fase dinamiche migliorano la qualità dell'immagine e la stima della profondità nei sistemi di imaging moderni.

Un nuovo metodo migliora il miglioramento delle immagini retroilluminate senza bisogno di dati abbinati.

SoftCLIP migliora le connessioni tra immagini e testo per una migliore comprensione nei modelli.

Esplorare il design e l'efficacia dell'apprendimento multi-task nella visione artificiale.

Esplora come la convoluzione invertibile migliora le capacità di elaborazione delle immagini.

Esplorando l'impatto del machine learning nella diagnosi delle malattie infiammatorie intestinali.

Uno studio rivela risultati importanti sui bisogni di dati per le CNN nella radioterapia.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle azioni usando solo frame RGB.

Un nuovo modello unisce l'elaborazione di frame e sequenze per l'analisi video.

FreeSeg si adatta facilmente a nuove categorie nella segmentazione delle immagini.

Un nuovo metodo per trovare punti chiave usando meno immagini etichettate.

SARGAN migliora i cambiamenti delle espressioni facciali mantenendo i dettagli originali intatti.

Un dataset unico offre nuove intuizioni su come percepiamo i volti.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini partendo da testi vaghi.

Uno studio sui modelli di deep learning per migliorare l'imaging nella cura del cancro cervicale.

Un nuovo algoritmo prevede il movimento dei pedoni per migliorare la sicurezza dei veicoli.

Ricercando macchine intelligenti che possono elaborare le informazioni visive in modo efficace.

Un nuovo framework potenzia i Vision Transformers utilizzando le etichette dei compiti per migliorare le performance.

Un nuovo modo di fare editing delle immagini combina schizzi e immagini di riferimento per risultati migliori.

Nuovo metodo migliora il riconoscimento del testo in lingue complesse.

Nuovi approcci permettono agli utenti di controllare facilmente le caratteristiche delle immagini tramite semplici preferenze.

Un nuovo approccio migliora il rilevamento dei cicloni tropicali usando reti neurali leggere.

I ricercatori hanno sviluppato il modello Cheff per radiografie toraciche sintetiche di alta qualità.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle immagini per categorie rare.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione dei casi importanti riducendo al minimo i falsi positivi.

FlexDM semplifica le scelte di design per principianti e esperti.

Un nuovo metodo crea modelli più piccoli usando dati non abbinati per una maggiore efficienza.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini unendo rappresentazioni 3D con denoising multi-frame.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella classificazione delle immagini grazie a previsioni di etichette flessibili.

Nuovo metodo utilizza un'unica immagine per un'efficace riconoscimento e segmentazione degli oggetti.

L'attenzione ai canali senza parametri migliora l'efficienza nella classificazione delle immagini e nella super-risoluzione.

Questa ricerca migliora la segmentazione delle immagini chirurgiche tramite tecniche avanzate di data augmentation.

Uno studio sull'efficacia di FedAvg e FedCurv in condizioni non-IID.

Nuovo metodo migliora le prestazioni di rilevamento degli oggetti in condizioni che cambiano.

Esplorare nuovi metodi per valutare immagini a campo luminoso senza immagini di riferimento.

Esaminando il compromesso tra qualità dell'immagine e chiarezza del modello nell'imaging medico.

Un nuovo metodo migliora il clustering delle immagini usando modelli preaddestrati per una maggiore accuratezza.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel monitorare i cambiamenti della Terra usando mappe con immagini.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento centrato sugli oggetti da immagini a vista singola.