Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Questo studio migliora l'estrazione di informazioni chiave usando un nuovo modello per documenti non strutturati.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza delle mappe di profondità usando più punti di vista.

Un nuovo sistema per creare movimenti della camera danzanti sincronizzati con la musica.

Migliorare il rilevamento dei segnali stradali per veicoli autonomi più sicuri con metodi di apprendimento a pochi colpi.

Le tecniche di attenzione adattiva migliorano le prestazioni e riducono le richieste di risorse negli LVLM.

Scopri le tecniche di deep learning per sfocare automaticamente i volti nei video.

I team si sfidano per migliorare i metodi di previsione dell'attenzione nei video.

Esplorando modelli di IA per identificare la depressione attraverso i post sui social media.

La ricerca migliora la generazione di dati nel machine learning usando metodi sintetici per spiegazioni più chiare.

Una nuova tecnica combina ciocche di capelli tradizionali con forme 3D per un realismo pazzesco.

CFVNet migliora l'accuratezza e la sicurezza del riconoscimento delle vene delle dita grazie a tecniche innovative.

Un nuovo metodo migliora la sincronizzazione delle camere grazie all'uso innovativo dei tensori trifocali.

Quest'articolo esplora come i VLM percepiscono colore, forma e significato nelle immagini.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella classificazione delle immagini subacquee isolando le caratteristiche chiave.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza della sintesi video riducendo i costi computazionali.

Questo metodo migliora la qualità dell'immagine nella compressione sensoriale usando tecniche adattive.

Un nuovo metodo per valutare le performance dei modelli T2I con diversi prompt testuali.

FAFA migliora la stima della posa 6D per veicoli sottomarini usando dati sintetici e reali.

Nuovo metodo migliora la rilevazione del cancro al seno usando dati etichettati e non etichettati.

Migliorare la capacità dei robot di adattarsi e imparare dalle esperienze.

Scopri come i Modelli di Diffusione a Grafo Fattore cambiano la creazione e la modifica delle immagini.

Un nuovo framework migliora la stima della posizione della fotocamera in vari ambienti.

Esplorare l'equilibrio tra minacce avversarie e misure proactive nel machine learning.

Il radar a penetrazione del terreno migliora le tecniche di mappatura e localizzazione sotterranee.

Uno sguardo all'uso di aggiustamenti più piccoli per grandi modelli pre-addestrati.

Un nuovo metodo offre spiegazioni più chiare per le decisioni del deep learning.

Lo studio migliora l'accuratezza nel riconoscimento dei gesti con le mani usando dati ad ultrasuoni.

Un nuovo modello migliora la segmentazione dei tumori nelle scansioni PET/CT per la diagnosi del cancro.

HEN migliora il recupero della memoria nelle reti neurali aumentando la separabilità dei modelli.

Esplorare come le macchine apprendono continuamente dai flussi di dati usando il PCMC.

Un metodo per una calibrazione della camera precisa usando uno specchio sferico singolo.

Un nuovo approccio usa dati sintetici per migliorare il riconoscimento del dolore nei video.

Affrontare la rilevazione degli incendi attraverso un ampio set di immagini satellitari.

Un nuovo metodo migliora il monitoraggio delle parti in metallo durante il LPBF usando deep learning per migliorare le immagini.

Questo articolo presenta un nuovo modello che combina la generazione di testo e immagini in un unico sistema.

SMART migliora la segmentazione a vocabolario aperto migliorando le tecniche di classificazione delle maschere.

Una competizione che si concentra sulla valutazione della qualità delle immagini ad alta risoluzione senza riferimenti originali.

Nuovi strumenti migliorano come descriviamo i cambiamenti nelle immagini satellitari nel tempo.

Un dataset più grande migliora la rilevazione automatica dei confini dei campi agricoli dalle immagini satellitari.

GASA-UNet migliora la segmentazione delle immagini mediche 3D per una diagnosi e un trattamento migliori.