Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Un nuovo modo per simulare l'invecchiamento del viso mantenendo l'identità.

Un nuovo modello migliora i collegamenti tra testo, immagini e audio.

Un nuovo modello che migliora le prestazioni nei compiti visivi combinando CNN e Transformer.

Nuovi metodi migliorano l'affidabilità delle previsioni in scenari difficili per i modelli di machine learning.

La ricerca offre spunti su come rilevare scariche parziali nei sistemi ad alta tensione.

Un nuovo metodo migliora la manipolazione delle immagini mantenendo intatta la qualità.

Nuovi metodi migliorano la rimozione delle filigrane mantenendo la qualità dell'immagine.

Il framework MonoLiG migliora il rilevamento 3D usando telecamere monoculari e dati LiDAR.

NORIS migliora la selezione delle immagini per addestrare modelli di rilevamento oggetti in modo efficiente.

CLIPInverter permette di modificare le immagini facilmente usando descrizioni in linguaggio naturale.

Robust-Depth migliora la stima della profondità in diverse condizioni meteorologiche.

M-FLAG migliora l'analisi delle immagini mediche usando modelli di linguaggio congelati e un addestramento ottimizzato.

Un nuovo metodo migliora la generazione di immagini usando dati etichettati e non etichettati meno affidabili.

Il framework HST mostra miglioramenti significativi nel tracciare oggetti tra i frame video.

Modelli innovativi di spettri di scattering migliorano la gestione dell'incertezza nell'analisi dei dati complessi.

LOAF offre un nuovo dataset per rilevare persone usando telecamere fisheye dall'alto.

SDS-CLIP migliora le capacità di ragionamento immagine-testo di CLIP.

RepViT combina CNN e ViT per applicazioni di visione mobile efficienti.

Il modello ConViT migliora il riconoscimento delle azioni umane nelle immagini fisse usando il deep learning.

RCC-SGM migliora la chiarezza delle immagini nella tomografia fotoacustica senza bisogno di dataset abbinati.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento degli oggetti nella nebbia e nella pioggia per le auto a guida autonoma.

Una nuova tecnica di filtraggio migliora la chiarezza delle spiegazioni sulle decisioni dell'IA.

La ricerca rivela un nuovo dataset che migliora le prestazioni dei modelli VQA nel tempo.

Un nuovo metodo migliora la conversione delle foto in schizzi dettagliati.

Scopri come il deep learning trasforma la creazione di immagini con la sintesi 3D.

DualAttNet migliora l'accuratezza nel rilevare le malattie polmonari grazie a metodi di attenzione innovativi.

Nuovo metodo migliora i sistemi di risposta a domande video focalizzati sul traffico per prestazioni migliori.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nell'identificare le specie di legno dalle immagini microscopiche.

Il deep learning migliora l'imaging Doppler a colori per un'analisi migliore del flusso sanguigno nel cuore.

Un nuovo modello migliora la rilevazione delle interazioni chirurgiche tramite tecniche innovative.

L'Augmentation Bayesiana Avversariale migliora la generalizzazione del modello con dati limitati.

I dati aerei aiutano i proprietari di casa a valutare i risparmi e il potenziale dell'energia solare.

Un nuovo metodo migliora le animazioni facciali modificando stili già esistenti.

OnlineRefer migliora la segmentazione degli oggetti video collegando i fotogrammi attraverso la propagazione delle query.

Questo studio valuta l'efficacia dei modelli VQA per scenari di guida.

Un metodo per il grounding visivo 3D usando poche annotazioni.

Questa ricerca migliora la capacità dei robot collaborativi di riconoscere le azioni umane.

DiffInfinite genera immagini tissutali dettagliate, migliorando l'analisi e la formazione.

Un nuovo approccio migliora l'identificazione delle persone nelle immagini con l'estrazione avanzata delle caratteristiche.

Questo studio esamina metodi per recuperare immagini che supportano efficacemente gli argomenti.