Informatica - Visione artificiale e riconoscimento di modelli

Un nuovo metodo di allenamento migliora la composizionalità dei modelli di visione-linguaggio.

Un framework per allineare immagini di oggetti simili nello spazio 3D.

Il framework PriViLege migliora l'apprendimento nel Few-Shot Class Incremental Learning con modelli grandi.

Nuovo metodo migliora il controllo del movimento della camera nella creazione di video da testo.

Un nuovo approccio per scenari di traffico realistici nei test dei veicoli autonomi.

Le telecamere a 360 gradi migliorano la sicurezza alla guida ma hanno a che fare con problemi dovuti ad artefatti ottici.

IISAN migliora l'efficienza nei sistemi di raccomandazione multimodali mantenendo le performance.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza nelle immagini scure per vari usi.

Un nuovo modo per migliorare l'apprendimento quando i dati etichettati sono pochi.

Esaminare l'affidabilità delle spiegazioni visive nei modelli di visione artificiale.

Bi-LORA migliora il riconoscimento delle immagini generate dall'AI usando modelli di visione-linguaggio.

Il modello ASTRA migliora la precisione nell'identificare le azioni durante le partite di calcio.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nel rilevamento degli oggetti usando telecamere basate su eventi.

Nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti usando meno dati etichettati.

Un nuovo metodo migliora l'imaging di campioni sensibili in condizioni di scarsa illuminazione.

MotionChain crea movimenti umani realistici attraverso la conversazione, combinando testo, immagini e dati di movimento.

Un nuovo metodo migliora le immagini a bassa risoluzione per compiti di riconoscimento più precisi.

Presentiamo EARL: un nuovo metodo per un apprendimento continuo online efficace.

Un nuovo approccio stima le pose 3D da più angolazioni senza dati di verità a terra.

BodyMAP combina dati di profondità e pressione per migliorare la cura dei pazienti costretti a letto.

Un nuovo metodo permette agli artisti di personalizzare le immagini generate con maggiore controllo.

Un nuovo metodo per migliorare la classificazione multi-etichetta usando la generazione di immagini sintetiche.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti nei veicoli autonomi usando dati provenienti da sensori combinati.

LidarDM genera video LiDAR realistici per l'addestramento e il test dei veicoli autonomi.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei Vision Transformers su dataset sbilanciati.

La ricerca svela modi per migliorare i sistemi da testo a immagine in modo efficiente e conveniente.

Questo studio analizza l'efficacia di vari algoritmi per rilevare aerei nelle immagini satellitari.

ProtoVerse migliora l'interpretabilità nella classificazione delle fratture vertebrali usando il deep learning.

Il dataset MuLAn migliora il controllo nella generazione di immagini a partire da testo grazie a annotazioni a strati.

DIBS migliora i sottotitoli degli eventi video perfezionando i confini usando dati non etichettati.

Esplorando l'impatto dell'approssimazione di matrici a basso rango nell'imaging medico.

Nuovo framework migliora la spiegabilità nei sistemi di deep learning.

Nuovi metodi puntano a tenere le immagini al sicuro da manipolazioni e usi impropri.

TSNet migliora la qualità dell'immagine in condizioni di nebbia utilizzando un approccio a rete a due fasi.

VAR rivoluziona la generazione di immagini con qualità e efficienza migliorate.

Parla dei rischi per la privacy nell'apprendimento auto-supervisionato e introduce PartCrop.

Questo articolo esplora come i dati di addestramento influenzano le prestazioni del modello nei sistemi multimodali.

Un nuovo modello migliora la diagnosi automatizzata delle radiografie toraciche attraverso l'apprendimento auto-supervisionato.

Un nuovo modello migliora il rilevamento dei linfonodi nelle TC per una diagnosi del cancro migliore.

Un nuovo metodo migliora la previsione del movimento per veicoli autonomi, concentrandosi su sicurezza e incertezza.