Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e l'accuratezza della classificazione video usando dati compressi.

Puntando a ridurre le lesioni del dotto biliare tramite valutazione automatizzata nella colecistectomia laparoscopica.

CATS v2 migliora l'accuratezza nella segmentazione delle immagini mediche attraverso approcci ibridi.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione dei tessuti nelle diapositive di biopsia rimuovendo artefatti.

Un sistema che combina video e dati GPS per il tracciamento dei veicoli sull'Interstate 24.

LInKs migliora la stima della posa 3D a partire da dati 2D, anche con occlusioni.

Trasformare testi semplici in avatar 3D realistici con metodi innovativi.

Usare l'apprendimento automatico per migliorare la patologia digitale per una diagnosi più accurata delle malattie.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza del riconoscimento degli oggetti usando sistemi a singola telecamera.

Questo metodo migliora l'accuratezza nel corrispondere le posizioni anatomiche nelle scansioni mediche.

Il machine learning migliora le valutazioni delle condizioni cardiache grazie a una classificazione accurata del dominio cardiaco.

TransNet offre una soluzione efficiente per riconoscere le azioni umane nei dati video.

DEFormer migliora la qualità delle immagini in condizioni di scarsa illuminazione usando dati di frequenza.

Questo articolo parla dei miglioramenti nei metodi di pooling per i transformer nell'apprendimento supervisionato.

Un metodo per migliorare il controllo qualità rilevando difetti nei prodotti in legno.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle immagini usando descrizioni testuali su misura.

Nuovi metodi puntano a migliorare le trasmissioni di calcio con tecniche visive avanzate.

La ricerca si concentra sulla riduzione del bias di movimento nello SLAM per una maggiore affidabilità.

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.