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Il dataset YCB-Ev migliora la stima della posa usando dati RGB-D e telecamere ad eventi.

Nuovo metodo genera set di dati bilanciati per una tecnologia di riconoscimento facciale senza pregiudizi.

Un nuovo approccio per migliorare l'efficacia del recupero delle immagini e l'allenamento.

Un nuovo metodo combina la previsione di salienza video e il rilevamento, migliorando le prestazioni.

Uno studio rivela gli effetti degli otturatori globali e rolling sui sistemi di rilevamento dei pedoni.

Un nuovo framework migliora l'accuratezza nell'allineamento dei dati 3D tra diversi sensori.

Esplorare il ruolo delle GNN nel processamento dei dati delle nuvole di punti.

Questo articolo parla del ruolo della percezione BEV nella tecnologia di guida autonoma.

Combinare dati visivi con tecnologia wireless per migliorare l'efficienza del training dei fasci.

Presentiamo un metodo di etichettatura multi-classe efficiente per la segmentazione semantica.

Il dataset RenderIH migliora l'accuratezza nella comprensione delle interazioni della mano umana.

LiteTrack bilancia velocità e precisione per il tracciamento degli oggetti in diverse applicazioni.

Un nuovo metodo migliora la stima delle normali nelle nuvole di punti 3D.

Un nuovo approccio migliora la precisione nel rispondere a domande legate alle immagini.

Ricerca su come rilevare oggetti strani nei veicoli autonomi tramite tecniche di imaging avanzate.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti nei video senza dati etichettati.

I miglioramenti ai modelli generativi aumentano la retention della conoscenza nel machine learning.

Il dataset NOMAD aiuta a migliorare il riconoscimento dei droni per le persone in situazioni di emergenza.

Un nuovo approccio per la stima della posa umana che dà priorità alla privacy e all'efficienza.

Una nuova tecnica migliora la diversità dei dataset di immagini panoramiche interne.

Il modello TBTNet migliora l'accuratezza della segmentazione few-shot con dati minimi.

Forgedit semplifica l'editing delle immagini unendo testi e immagini originali.

Migliorare l'apprendimento continuo mantenendo la conoscenza usando dati web.

Esplorando le capacità avanzate del VSLAM con telecamere RGB-D e marker fiduciali.

Il dataset Parking Pedestrian migliora la sicurezza nelle auto a guida autonoma concentrandosi sul riconoscimento dei pedoni.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti usando l'apprendimento auto-supervisionato.

DeepliteRT semplifica l'apprendimento profondo a ultra bassa bit per un'edge computing efficiente.

Questo metodo migliora il rilevamento degli oggetti usando pochissimi dati etichettati nel telerilevamento.

La ricerca svela vulnerabilità nei modelli di machine learning attraverso la manipolazione mirata dell'incertezza.

Ecco CPCNet, una rete neurale che migliora i compiti di ragionamento visivo.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei punti di riferimento senza etichettatura umana.

LineMarkNet migliora la precisione del parcheggio dei veicoli autonomi con una rilevazione delle linee avanzata.

Scopri come LP-CLIP rinforza la robustezza dei modelli multimodali tipo CLIP.

OccluTrack migliora l'accuratezza del tracciamento affrontando le sfide dell'occlusione in ambienti affollati.

La ricerca unisce modelli linguistici e di diffusione per migliorare le difese contro gli attacchi avversari.

Un nuovo metodo migliora i dettagli e la qualità nella modellazione 3D tramite LoD-NeuS.

MoDA migliora la segmentazione semantica nei video usando informazioni sul movimento.

Un nuovo modello migliora la qualità delle immagini e la coerenza nella generazione.

Un nuovo metodo per creare modelli 3D di alberi usando una camera RGB su un braccio robotico.

Uno sguardo all'impatto dell'LSTA sull'analisi video.