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Nuove tecniche migliorano la generazione di viste per scene grandi e reali.

SEAttnGAN semplifica la generazione di immagini mantenendo la qualità, offrendo nuove opportunità nella tecnologia.

Nuovo framework migliora l'accuratezza e l'efficienza nella segmentazione delle immagini mediche.

Uno sguardo ai nuovi metodi per rimuovere il riflesso delle lenti dalle immagini.

Un nuovo metodo riduce gli spostamenti di colore nelle immagini generate, migliorando l'accuratezza.

Presentiamo xAI-CycleGAN per trasformazioni di stile delle immagini più veloci e di alta qualità.

Nuovo set di dati e metriche migliorano la valutazione della qualità dell'albedo nelle immagini.

NaDiNet migliora la rilevazione dei difetti sui binari grazie a una segmentazione delle immagini specializzata.

Un nuovo approccio che usa l'apprendimento semi-supervisionato per un'analisi precisa delle immagini mediche.

Un nuovo approccio migliora il machine learning con coppie positive semantiche.

Nuovi metodi migliorano la comunicazione MPI Alltoallv per una performance FFT migliore.

Esplorare piccoli cambiamenti nelle immagini che ingannano i modelli di deep learning in vari settori.

Questo articolo esamina le sfide nella morfologia matematica per le immagini a valori vettoriali.

Scopri come FGD migliora la traduzione immagine-a-immagine con semplicità ed efficienza.

Un metodo per stimare le posizioni della camera usando poche immagini.

Una nuova tecnica aiuta le reti neurali a gestire spostamenti e rotazioni delle immagini.

Nuova tecnica genera modelli 3D di alta qualità da un'unica immagine in pochi secondi.

ResUNetFormer migliora l'estrazione delle strade dalle immagini aeree affrontando le sfide principali.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento delle superfici in vetro usando il deep learning.

Lo studio esplora il prompt tuning per migliorare le prestazioni di segmentazione nella visione artificiale.

Un nuovo metodo crea modelli 3D realistici da immagini singole.

FlipNeRF migliora la generazione di immagini da poche immagini di addestramento usando tecniche innovative di riflessione.

I ricercatori migliorano la generazione di immagini aumentando l'accuratezza del conteggio degli oggetti.

Un nuovo metodo di difesa affronta gli attacchi avversari nel rilevamento degli oggetti nelle immagini di telerilevamento.

Un nuovo modello migliora le immagini a bassa risoluzione in modo efficiente.

WavePaint offre un metodo più veloce e risparmioso per ripristinare le immagini.

Un framework per migliorare le prestazioni di classificazione delle immagini con dati limitati.

Nuove strategie migliorano la quantizzazione per i Vision Transformers, aumentando le prestazioni e la velocità di addestramento.

Un nuovo approccio combina etichette ampie e dettagliate per l'analisi delle immagini mediche.

Un nuovo algoritmo migliora il recupero dei dati da osservazioni limitate.

VesselMorph migliora la segmentazione dei vasi sanguigni in diverse immagini retiniche.

Esplorando le complessità della previsione strutturata nelle applicazioni di machine learning.

I progressi nel deep learning migliorano il modo in cui ricostruiamo le immagini dai segnali cerebrali.

LEDITS semplifica l'editing delle immagini combinando l'inversione DDPM con la guida semantica.

DUBA è un metodo avanzato per attacchi stealth sui modelli di IA.

Presentiamo MaKeGNN, un modo efficace per migliorare l'accuratezza del matching delle caratteristiche delle immagini.

Una nuova tecnica per raggruppare le immagini in base a somiglianze visive senza etichette.

Un nuovo metodo basato su transformer migliora la segmentazione di mesh 3D per varie applicazioni.

MVDiffusion crea immagini realistiche a partire dal testo con più punti di vista coerenti.

GPnP offre diverse uscite di immagine per ricostruzioni più chiare in vari settori.