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L'attenzione ellittica migliora la concentrazione e le prestazioni nei compiti di intelligenza artificiale.

Gli astronomi usano la tecnologia quantistica per ottenere immagini più chiare di oggetti celesti lontani.

Nuovi metodi migliorano la rappresentazione delle immagini e l'efficienza del lavoro.

RPC-Attention migliora i modelli di auto-attenzione per avere prestazioni migliori sui dati rumorosi.

Un nuovo metodo che combina i punti di forza del Sliced e del Tree Wasserstein per l'analisi dei dati dinamici.

Un nuovo metodo migliora le impronte digitali sfocate per una maggiore precisione nell'identificazione.

Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini MRI senza riferimenti puliti.

Un nuovo metodo migliora la precisione del rilevamento dei punti chiave nella visione artificiale.

Il dataset TGIF aiuta a rilevare tecniche avanzate di manipolazione delle immagini.

Un nuovo framework combina vari tipi di guida per migliorare le prestazioni di segmentazione.

Crowd-SAM migliora il rilevamento degli oggetti in ambienti affollati con meno immagini etichettate.

Esplorare l'integrazione del calcolo quantistico nel riconoscere schizzi disegnati a mano.

Una nuova metrica migliora l'accuratezza del riconoscimento delle immagini riducendo i costi computazionali.

Nuove strategie migliorano la qualità dell'immagine nei modelli di diffusione.

LookupViT migliora i compiti di riconoscimento visivo tramite un'elaborazione efficiente dei token.

Un nuovo approccio migliora la segmentazione degli organi nelle immagini mediche usando dataset parzialmente etichettati.

Presentiamo un nuovo metodo per una migliore segmentazione delle immagini senza dover etichettare tanto.

GLARE migliora le immagini in condizioni di scarsa illuminazione usando un approccio unico con un codice e controlli per l'utente.

DeepClean automatizza l'identificazione e la correzione delle distorsioni nelle immagini.

Un nuovo strumento aiuta gli utenti a sistemare i disallineamenti nelle embedding multimodali.

Un nuovo metodo migliora la generazione di immagini per la guida autonoma in condizioni avverse.

CoAPT migliora la classificazione delle immagini attraverso parole di attributo contestuale nel prompt tuning.

HazeCLIP usa il linguaggio per migliorare i metodi di dehazing per le immagini del mondo reale.

Scopri come l'approssimazione a basso rango semplifica le grandi matrici e migliora i calcoli.

Uno studio sulle tecniche per recuperare matrici Toeplitz a basso rango da misurazioni limitate.

Un nuovo benchmark fa luce sulle allucinazioni nei modelli di linguaggio visivi.

Unified-EGformer migliora la qualità dell'immagine in diverse condizioni di illuminazione.

Un nuovo metodo migliora l'odometria visiva per veicoli sottomarini.

Uno studio sviluppa un modello per identificare meglio le caratteristiche galattiche deboli nelle immagini.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento delle immagini retiniche per aiutare nella diagnosi delle malattie oculari.

Scopri come l'inversione delle caratteristiche e l'entropia massima aiutano a recuperare i dati originali.

Un nuovo metodo migliora l'interazione 3D tra persone e oggetti da viste di una sola camera.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione dei contaminanti nelle grandi immagini astronomiche.

Un metodo fresco trasforma il modo in cui analizziamo grandi collezioni di immagini.

Questa ricerca presenta un modello CNN per riconoscere la base e l'esponente delle espressioni matematiche dalle immagini.

Un nuovo sistema migliora l'accuratezza dell'analisi delle immagini iperspettrali.

Nuovi metodi migliorano il recupero delle immagini da sfocature con tecniche di deep learning.

CCNet migliora le prestazioni del modello su nuovi dati mantenendo la privacy degli utenti.

GSN unisce l'apprendimento dei dizionari e le tecniche grafiche per migliorare la classificazione delle immagini mediche.

Un nuovo metodo migliora l'imaging retinico per una migliore rilevazione delle malattie.