Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Vi presentiamo l'AutoSAM Adapter per un'analisi migliore delle immagini mediche 3D.

I ricercatori migliorano l'accuratezza della classificazione delle immagini usando una nuova tecnica di aumento degli stili.

Nuovo metodo migliora le prestazioni dei modelli di immagini e testo con dati limitati.

Questo studio testa un metodo quantistico per migliorare la precisione nella classificazione delle immagini.

Un nuovo metodo migliora la selezione dei campioni nella segmentazione semantica.

Le telecamere a eventi trasformano la cattura e l'elaborazione dei dati visivi, migliorando l'efficienza e le prestazioni.

Nuovo benchmark valuta l'apprendimento centrato sugli oggetti contro le distorsioni delle immagini.

Il framework SynthDistill usa dati sintetici per un riconoscimento facciale efficiente su dispositivi più piccoli.

Un nuovo metodo crea avatar umani 3D realistici in modo efficiente.

Un dataset dettagliato che migliora l'accuratezza del tracciamento dei veicoli attraverso più angolazioni di telecamera.

Esaminare come l'isolamento dei parametri migliori l'apprendimento continuo tramite metodi di addestramento sparsi dinamici.

Esplorare metodi efficaci per la ricostruzione di forme realistiche usando gaussiane 3D.

Scopri come l'adattamento del dominio migliora le prestazioni della segmentazione delle nuvole di punti.

VoroMesh migliora la rappresentazione delle forme 3D usando diagrammi di Voronoi per una ricostruzione migliore.

Scopri come la potatura strutturata migliora l'efficienza nei modelli di deep learning.

Esaminando i rischi legati ai modelli di visione computerizzata e alla loro efficacia.

Presentiamo un nuovo modo per migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning con pochi dati.

Questo approccio migliora la sicurezza del riconoscimento facciale attraverso un'analisi causale e un allenamento efficiente.

Nuovi metodi migliorano la stima della posa e della forma umana dai dati 3D.

Un approccio innovativo migliora la precisione nella inserzione dell'ago usando immagini ottiche e intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti affrontando il problema dello squilibrio delle classi nei dataset.

Un nuovo metodo sfrutta i video in time-lapse per valutare le risposte ai farmaci contro il cancro.

Esplora i metodi più recenti per produrre immagini di alta qualità da diverse angolazioni.

Il nuovo modello migliora l'imaging CT con meno visualizzazioni, assicurando risultati più chiari e dettagliati.

Un nuovo metodo migliora la stima della profondità grazie a una migliore integrazione dei dati.

DLSIA semplifica l'analisi delle immagini per gli scienziati usando tecniche di machine learning.

Un nuovo modello migliora la ricostruzione della distribuzione dell'orientamento delle fibre a partire da meno immagini.

La ricerca rivela vulnerabilità nei modelli di diffusione denoising attraverso un nuovo metodo d'attacco.

Esplorare come le caratteristiche adattive migliorano le prestazioni delle reti neurali durante l'allenamento.

L'AI generativa sta trasformando l'imaging medico con nuove tecniche di generazione di dati.

DiffBIR offre una soluzione potente per migliorare immagini di bassa qualità.

I tratti facciali nelle videochiamate possono aiutare a identificare il lieve deterioramento cognitivo negli anziani.

Nuove tecniche migliorano il parsing del viso nonostante le occlusioni.

GEST colma il divario tra elementi visivi e linguaggio per una creazione di contenuti più chiara.

Un nuovo metodo migliora la modellazione 3D dalle immagini dei droni.

Un metodo per migliorare il riconoscimento degli obiettivi dalle immagini SAR riducendo l'interferenza di fondo.

R-LPIPS migliora la valutazione della somiglianza delle immagini contro gli esempi avversari.

CamoFourier migliora la rilevazione e la segmentazione di oggetti nascosti usando tecniche nel dominio della frequenza.

Questo studio esplora modelli SSL per classificare immagini sonar sottomarine.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della valutazione per il carcinoma squamoso cutaneo.