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Presentiamo SAM-SP, un modello che migliora la segmentazione delle immagini con meno guida da parte degli esperti.

Nuovi metodi di allenamento migliorano l'efficienza delle reti neurali ottiche nell'analisi dei dati.

Una panoramica su curve, funzioni quadratiche e la loro rilevanza in vari ambiti.

Nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini mediche 3D usando meno esempi etichettati.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nel machine learning con poca etichettatura dei dati.

Uno studio sul ruolo del dataset VLM4Bio nell'analizzare la biodiversità tramite immagini.

Un nuovo metodo che migliora la segmentazione delle cellule nelle immagini di microscopia per la ricerca biologica.

Una nuova tecnica migliora l'addestramento per i modelli di elaborazione delle immagini, affrontando problemi comuni.

I modelli di attenzione migliorano la precisione e la robustezza nel riconoscimento dei bersagli SAR.

Utilizzare l'imaging iperspettrale per una rilevazione efficiente delle malattie delle colture.

MedSAM-U migliora l'accuratezza della segmentazione attraverso l'adattamento dei prompt guidato dall'incertezza.

Presentiamo LSSF-Net, un modello leggero per una segmentazione precisa delle lesioni cutanee.

MoPaDi crea immagini controfattuali per aiutare nella diagnosi del cancro.

Il Kaizen migliora l'analisi delle immagini computerizzate per diagnosi mediche più precise.

Un modello che distingue le immagini reali da quelle generate al computer.

La ricerca esamina come gli esseri umani confrontano le immagini usando modelli di deep learning.

Questo metodo migliora i dataset di addestramento per una migliore performance nella segmentazione delle immagini.

I nuovi modelli CNN mostrano risultati promettenti nell'analizzare le immagini mediche in modo efficace.

KRONC offre un metodo veloce per stimare le posizioni delle camere usando punti chiave sui veicoli.

DetailCLIP migliora la comprensione delle immagini concentrandosi sui dettagli e sul contesto.

Questo articolo parla di metodi per confrontare immagini usando modelli di elasticità non lineare.

Questo articolo presenta un metodo per analizzare strutture minuscole nei materiali.

Questo studio mette in evidenza l'efficacia dei modelli fondamentali nel migliorare la segmentazione delle immagini mediche.

Questo articolo esplora metodi per misurare e analizzare le texture delle immagini attraverso varie tecniche di dati.

Una guida all'uso dei sistemi Gabor a finestre multiple per un'analisi dei segnali efficace.

CCT-R migliora la segmentazione delle immagini mediche usando l'apprendimento semi-supervisionato e la registrazione spaziale.

AMD-MIL migliora l'analisi dei tessuti per una diagnosi delle malattie più veloce e precisa.

Impara a valutare e confrontare le immagini in modo efficace.

Un nuovo metodo raggruppa immagini di telerilevamento non etichettate in modo efficiente.

Nuovi metodi migliorano la precisione nel rilevare il cancro allo stomaco tramite un'analisi avanzata delle immagini.

Un modello multi-dominio migliora la segmentazione degli assoni e della mielina in immagini diverse.

BiaPy rende l'analisi delle bioimmagini accessibile ai ricercatori senza abilità di codifica.

Un nuovo approccio migliora l'analisi delle immagini utilizzando il tensore di struttura e i filtri ad anello.

Uno studio rivela che il bias contestuale influisce sulle prestazioni di rilevamento degli oggetti in diversi ambienti.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella classificazione delle immagini subacquee isolando le caratteristiche chiave.

Un metodo per una calibrazione della camera precisa usando uno specchio sferico singolo.

Esplorando nuove tecniche di intelligenza artificiale per migliorare l'analisi delle immagini del cancro alla prostata.

Sfruttare dati multi-temporali trasforma l'analisi delle immagini satellitari per una segmentazione migliore.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione degli oggetti nelle immagini senza etichette manuali.

I ricercatori usano CRISP per migliorare il monitoraggio della biodiversità tramite un'analisi delle immagini migliore.