Articoli più recenti per Visione Artificiale

HA-RDet combina metodi basati su ancore e metodi senza ancore per migliorare il riconoscimento degli oggetti nelle immagini aeree.

Un nuovo modello insegna ai computer a capire le immagini usando il linguaggio naturale.

I ricercatori affrontano l'illusione degli oggetti nell'IA per migliorare accuratezza e affidabilità.

VIAP offre una soluzione per ingannare i sistemi di riconoscimento AI da vari angoli.

Impara a allineare le viste 3D per visualizzazioni accurate.

Scopri come i computer possono riconoscere oggetti con pochi esempi.

Tecniche per migliorare l'efficienza delle CNN su dispositivi con risorse limitate.

GAGS rivoluziona il modo in cui interpretiamo le scene 3D dalle immagini 2D.

I ricercatori migliorano la capacità dell'IA di interpretare le immagini grazie a dati di addestramento migliori.

Un nuovo framework migliora l'analisi delle immagini mediche usando dati etichettati e non etichettati.

APT migliora il riconoscimento di immagini e testi con pochi esempi.

ScatSpotter offre un gran volume di dati per migliorare il riconoscimento della cacca dei cani nelle immagini.

Scopri come gli algoritmi di clustering semplificano l'analisi dei dati e rivelano schemi nascosti.

La ricerca mostra come ingannare efficacemente i sistemi di rilevamento dei veicoli.

Scopri come l'incertezza migliora la super-risoluzione nella visione computerizzata per immagini più nitide.

Un framework unificato per compiti di visione artificiale efficienti usando dati minimi.

I modelli imparano oggetti vecchi e nuovi mentre si ricordano delle conoscenze passate.

Watertox altera le immagini in modo intelligente per confondere i sistemi di intelligenza artificiale, restando però chiaro per gli esseri umani.

Esplorare come i sistemi ricorrenti possano migliorare le prestazioni della segmentazione delle immagini.

STTrack migliora il tracciamento degli oggetti combinando più fonti di dati per una maggiore precisione.

NeSyCoCo migliora la capacità dell'IA di collegare linguaggio e immagini in modo efficace.

Il modello CICLD migliora la segmentazione semantica, colmando il divario tra immagini sintetiche e quelle reali.

Un modo nuovo per migliorare i dataset di immagini usando input umano.

Sistema rivoluzionario che tiene traccia degli animali in tempo reale in diversi ambienti.

La ricerca mostra che le reti convoluzionali depthwise mantengono filtri generali tra i diversi compiti.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento degli oggetti in diverse condizioni atmosferiche usando dati sintetici.

Scopri come la tecnologia aiuta i ricercatori a monitorare gli uccelli nelle voliere.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni del riconoscimento delle immagini con una gestione intelligente dei token.

Scopri come migliorare l'affidabilità dei classificatori di immagini contro le distorsioni.

Un nuovo metodo che accelera l'addestramento del deep learning senza grandi cambiamenti.

Scopri come una sola foto può creare un modello 3D dettagliato di un volto.

Un nuovo sistema tiene traccia degli oggetti usando più viste e descrizioni.

Un metodo innovativo collega il linguaggio con il riconoscimento delle scene 3D per macchine più intelligenti.

Un approccio a due fasi affronta la rimozione delle ombre nelle immagini, migliorando il riconoscimento degli oggetti.

CoSurfGS offre un nuovo approccio alla ricostruzione 3D utilizzando il lavoro di squadra tra dispositivi.

Un nuovo metodo migliora il realismo nelle scene interne 3D.

Scopri come l'incertezza influisce sulla rilevazione degli oggetti e sullo sviluppo dei modelli.

Scopri come i modelli 3D migliorano la stima dell'orientamento degli oggetti per le applicazioni tecnologiche.

I ricercatori chiedono un cambiamento verso valutazioni multi-etichetta nella visione artificiale.

Scopri come i modelli di linguaggio visivo migliorano la comprensione di immagini e testo.