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Un nuovo metodo migliora i modelli da testo a immagine usando grafi di scena strutturati.

Un nuovo metodo migliora la selezione degli esempi per i compiti di apprendimento visivo.

Esplorando il ruolo dei dati sintetici nel migliorare i sistemi di rilevamento umano aereo.

Esplorare l'uso dei LLM per migliorare compiti di visione a basso livello come la rimozione del rumore e la sfocatura.

Un nuovo metodo per creare dataset automaticamente migliora l'efficienza del machine learning.

Un nuovo metodo combina token tangibili e intangibili per una migliore comprensione visiva.

Questo articolo parla dei modelli di previsione video e del loro utilizzo nei compiti di segmentazione delle istanze.

Un nuovo metodo punta a migliorare la sicurezza della generazione di immagini da testo.

Un nuovo approccio collega i dati visivi con i loro significati per una ragionamento migliore.

Un nuovo sistema ibrido combina metodi ottici ed elettronici per una classificazione delle immagini più efficiente.

Deep-PE migliora l'accuratezza nella selezione delle pose in scenari di nuvole di punti a bassa sovrapposizione.

Un nuovo metodo migliora la stima del movimento usando reti di elementi finiti adattive.

DMPlug migliora i metodi di recupero per problemi inversi usando modelli di diffusione pre-addestrati.

Un nuovo modello migliora i Transformers combinando informazioni sensoriali e relazionali.

CoACT migliora la capacità dei modelli di base di apprendere nuove classi in modo efficiente.

Un nuovo approccio migliora la mappatura e il tracciamento usando immagini RGB.

Un nuovo metodo semplifica la creazione di immagini personalizzate a partire da un'immagine unica e un testo breve.

Un nuovo benchmark punta a migliorare la comprensione dell'IA di testi e immagini.

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Presentiamo SparseSplat360 per affrontare la ricostruzione 3D da immagini limitate.

CHAMP migliora la stima della posa 3D usando i punti chiave 2D dei video.

Presentiamo un nuovo metodo per una stima della profondità migliorata usando dati non etichettati.

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UniTraj affronta le sfide della modellazione delle traiettorie multi-agente con un approccio unificato.

SADA migliora la stabilità dell'allenamento nel reinforcement learning visivo con tecniche avanzate di data augmentation.

Una nuova tecnica migliora l'accuratezza della stima della posa 3D nonostante dati mancanti.

SynCx migliora la scoperta degli oggetti usando pesi a valori complessi e processi iterativi.

GenWarp genera nuove visuali da singole immagini mantenendo i dettagli essenziali.

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Un modello semplificato per una navigazione efficace usando istruzioni in linguaggio naturale.

Includere dati non in inglese migliora le prestazioni dei modelli visione-linguaggio e la comprensione culturale.

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Introducendo un nuovo metodo per creare immagini realistiche da una sola fonte.

Approccio innovativo per creare viste stradali chiare dai filmati video in auto.

Nuovo framework migliora il riconoscimento delle immagini in diversi ambiti usando descrizioni linguistiche.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del modello con semplici regolazioni.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento dei punti facciali senza dati etichettati.

Un nuovo approccio aiuta i robot a collegare i dati visivi con le azioni.