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L'efficacia delle immagini sintetiche nell'addestramento dell'AI medica va oltre il loro aspetto.

Nuovi approcci migliorano l'accuratezza della segmentazione con meno dati etichettati.

Un nuovo framework per gestire dati immagine geometrici complessi nel machine learning.

Bicubic++ migliora la qualità delle immagini con un'elaborazione rapida per applicazioni professionali.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza delle immagini rimuovendo efficacemente le strisce di pioggia.

Uno studio su come percepiamo le immagini durante i compiti di didascalia.

Introducing Bi-ViT, un modello totalmente binario che migliora l'efficienza nei compiti di visione.

DiffProtect punta a proteggere le immagini dal riconoscimento facciale mantenendole comunque belle da vedere.

Un nuovo metodo migliora il ripristino delle immagini usando informazioni semantiche dai modelli di base.

Un nuovo metodo combina modelli generativi e 3DMM per creare facce migliori.

Lo studio esamina le tecniche chiave per migliorare l'analisi delle immagini di telerilevamento.

NeRF fusion migliora le scene 3D unendo in modo efficiente più modelli per avere visual più fighe.

Nuovo software migliora la trasmissione delle immagini usando mappe semantiche e codici polari.

Migliorare la qualità dei video tramite metodi di formazione innovativi e approcci ai dati.

Un nuovo approccio migliora la compressione delle immagini usando forme irregolari per un'efficienza migliore.

Un nuovo approccio permette ricerche di immagini senza dati abbinati costosi.

Presentiamo READMem per una segmentazione video degli oggetti efficiente con una memoria diversificata.

NL-CS Net migliora la ricostruzione delle immagini usando deep learning e tecniche tradizionali.

Un metodo efficiente per stimare i dati in presenza di outlier.

Una guida al trasporto ottimale e alle sue applicazioni pratiche.

CLIP4STR migliora il riconoscimento del testo nelle immagini usando modelli linguistici visivi.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento degli oggetti usando dati etichettati e non etichettati.

SynthMix migliora l'analisi delle immagini mediche grazie a tecniche di mix-up innovative.

Spider GAN migliora l'addestramento dei GAN usando input di immagini strutturate per risultati migliori.

Ricerca sull'uso di PCA e ICA per migliorare le regolazioni delle immagini nei GAN.

Un nuovo modo per classificare le immagini in base alle interazioni sui social media.

Una nuova rete neurale migliora l'accuratezza nel rilevare crepe nel cemento.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della segmentazione integrando le informazioni di profondità senza dati di origine.

La ricerca si concentra sul stabilire soluzioni usando penali di oversmoothing negli spazi di Banach.

Un nuovo metodo combina il transfer learning con CycleGAN per migliorare il rilevamento degli obiettivi.

MIANet migliora l'accuratezza della segmentazione con dati di addestramento limitati grazie a un'integrazione innovativa delle informazioni.

Scopri come GTCUR approssima i tensori per un'analisi dei dati efficace.

Un nuovo metodo migliora i modelli di deep learning contro gli attacchi a immagini nascoste.

Questo lavoro presenta approcci innovativi per risolvere sfide di ottimizzazione mista.

Un nuovo framework migliora il recupero delle immagini da dati limitati o rumorosi.

FACENet migliora l'identificazione dei veicoli in condizioni di illuminazione difficili.

Nuovi metodi SONAR migliorano la navigazione e il riconoscimento della posizione degli AUV sott'acqua.

Questo articolo parla dei pregiudizi nei modelli visione-linguaggio e propone una soluzione per ottenere risultati più equi.

Uno sguardo a TDEIM per un'elaborazione efficiente dei dati tensoriali.

SAMScore migliora il modo in cui valutiamo le traduzioni delle immagini, concentrandosi sui dettagli chiave.