Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e la precisione nella logistica automatizzata.

Esaminando come le reti neurali rappresentano immagini in movimento simili a quelle del cervello umano.

VEATIC offre un dataset più ricco per studiare le emozioni umane nel contesto.

Un nuovo metodo migliora la precisione nella misurazione della deformazione del gel per i sensori robotici.

Un nuovo modello migliora la classificazione delle serie temporali imparando a deformare le sequenze.

Il nuovo modello SAMUS migliora la segmentazione delle immagini ecografiche per una maggiore accuratezza clinica.

Uno studio esplora l'uso dei modelli di flusso sanguigno per verificare le relazioni familiari.

Un dataset per valutare i metodi di ricostruzione degli oggetti in diverse condizioni di illuminazione.

Un nuovo framework migliora le interazioni tra persone e oggetti tramite comandi in linguaggio semplice.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei modelli visivi e linguistici nell'elaborazione di dati complessi.

Una nuova tecnica migliora il modellamento 3D di mani e oggetti a partire da immagini singole.

Nuovo codec raggiunge alta efficienza nella trasmissione di dati di nuvole di punti.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni nei modelli visione-linguaggio.

Un metodo per migliorare le auto a guida autonoma attraverso un apprendimento migliore e il rispetto delle regole del traffico.

Un nuovo framework per fare previsioni migliori utilizzando dati multi-visione.

Scopri come i Neuroni Sensibili al Padding influenzano l'elaborazione delle immagini nei modelli di machine learning.

L'Architettura Ensemble in fase di sviluppo migliora l'affidabilità e la precisione del rilevamento degli oggetti.

IA-ViT migliora la qualità delle spiegazioni nei compiti visivi.

Valutare il realismo e la qualità dei video generati dal testo.

MoCo-SAS sfrutta l'apprendimento auto-supervisionato per migliorare il riconoscimento di oggetti sottomarini.

Le spiegazioni controfattuali chiariscono le previsioni dell'IA mostrando possibili cambiamenti agli input.

TEMPO migliora la stima delle pose tracciando e prevedendo i movimenti in tempo reale.

Un nuovo modello migliora il rilevamento dei polipi nelle immagini di colonscopia usando suggerimenti testuali.

Presentiamo i dataset di NutritionVerse per migliorare i metodi di valutazione dell'assunzione alimentare.

Nuovo metodo migliora la coerenza dei colori nella colorazione di immagini in scala di grigi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella stima della posizione della testa in diverse orientazioni.

Una nuova tecnica aiuta i modelli di linguaggio a generare output diversi oltre al testo.

Un nuovo modello prevede le forme degli oggetti flessibili durante la manipolazione robotica.

RecycleNet migliora il processo decisionale delle reti neurali per avere previsioni migliori sulle immagini mediche.

Questo articolo parla di modi per migliorare l'affidabilità dei modelli AI in ambienti che cambiano.

Nuovo metodo migliora la rilevazione di attacchi sconosciuti negli ambienti IoT.

Nuovo metodo genera immagini realistiche a partire da testo usando modelli di diffusione.

Uno studio presenta una tecnica per creare immagini 3D diverse dei vasi sanguigni del cervello.

Questo articolo parla del Salient Channel Tuning, un metodo per un fine-tuning efficiente di grandi modelli.

Un nuovo metodo migliora la capacità dell'IA di imparare continuamente senza dimenticare.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento degli oggetti in condizioni meteo avverse per tecnologie più sicure.

MA-SAM migliora la segmentazione delle immagini mediche adattando SAM alle caratteristiche uniche delle immagini.

EgoObjects offre un ampio set di dati per capire gli oggetti da un punto di vista in prima persona.

La ricerca evidenzia il ruolo della diversità dei dati nel machine learning per le domande visive.

Nuovo metodo rileva le crisi mantenendo la privacy del paziente e migliorando i tempi di risposta.