Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

LeOCLR migliora l'apprendimento contrastivo usando immagini originali per una comprensione migliore.

Uno sguardo a come la tecnologia AVQA risponde alle domande usando video e audio.

Un nuovo metodo migliora la resilienza dei modelli di deep learning contro gli attacchi usando modelli peer.

Un nuovo dataset combina dati reali e sintetici per un monitoraggio migliore delle foreste.

Un approccio innovativo per riconoscere e localizzare i comportamenti di guida distratta.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni del modello contro i cambiamenti di distribuzione e gli attacchi avversari.

Nuove strategie semplificano la trasformazione da immagine a grafico per varie applicazioni.

Un nuovo approccio si concentra sui cambiamenti nei tratti facciali per identificare i video deepfake.

Nuove tecniche migliorano l'identificazione della guida distratta attraverso l'analisi video.

Nuovo dataset aiuta a rilevare automaticamente le azioni di lancio nei filmati di sorveglianza.

Nuovo set di dati e framework migliorano il riconoscimento degli oggetti nell'imaging SAR.

ActGen genera immagini pertinenti per migliorare l'efficienza delle prestazioni del modello.

Un nuovo metodo per migliorare la segmentazione semantica con esempi limitati.

WaveShot offre ai cineasti un modo innovativo per catturare riprese sull'acqua.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento delle attività umane tra diversi utenti.

Quest'articolo esplora come la modifica delle caratteristiche del viso influisca sull'accuratezza del riconoscimento facciale.

Un nuovo metodo permette di modificare le immagini usando istruzioni in linguaggio naturale senza alcuna preparazione preventiva.

Un nuovo dataset punta a migliorare i metodi di riciclaggio per i rifiuti elettronici.

Esplorare come gli esempi avversariali influenzano i modelli di machine learning.

Un nuovo metodo migliora i video satellitari di bassa qualità per una migliore analisi.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza della posizione degli oggetti e la valutazione dell'incertezza nella robotica.

DSEG-LIME migliora le spiegazioni dei modelli AI per una comprensione e fiducia migliore.

Questa ricerca introduce modelli di stato-spazio per una generazione di video efficiente.

Strategie per migliorare le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale con dati diversi e a basso costo.

Un nuovo sistema migliora la navigazione dei robot e le loro capacità di manipolare oggetti.

SMURF migliora il rendering 3D nonostante le sfide del motion blur.

Un nuovo modello migliora la stima della profondità generando campioni RGBD realistici.

Introducing Motion Mamba, un metodo veloce per generare movimenti umani realistici.

Questo studio esamina le sfide dell'apprendimento di ricostruzione nel machine learning per compiti di percezione.

NightHaze migliora le immagini notturne riducendo la foschia e migliorando la chiarezza.

Ottimizzare la moltiplicazione delle matrici con una rappresentazione intera efficiente nel machine learning.

Lumen migliora l'apprendimento dei compiti visivi attraverso un processo in due fasi per una migliore comprensione dell'IA.

Introducendo un nuovo modo per generare dataset efficaci usando dati sintetici.

Nuovi metodi aiutano i visitatori a orientarsi nelle attrazioni al chiuso usando smartphone e tecnologia delle immagini.

FOCIL permette alle macchine di imparare senza dimenticare in modo efficace le conoscenze passate.

La ricerca valuta tecniche auto-supervisionate per migliorare la robustezza contro etichette rumorose nell'imaging medico.

Scopri come PICNIQ migliora la valutazione della qualità delle immagini attraverso innovative comparazioni a coppie.

Il nostro metodo elimina le auto-intersezioni nelle forme corporee e nelle pose 3D.

Usando la tecnologia del deep learning per monitorare la salute dei maiali nelle fattorie.

La ricerca si concentra su come migliorare il recupero delle immagini tra diversi sensori di telerilevamento.