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Un nuovo modello riduce l'eccesso di fiducia nelle previsioni, garantendo applicazioni più sicure.

Un nuovo metodo migliora la visualizzazione delle caratteristiche delle reti neurali per una migliore interpretabilità.

Un nuovo approccio integrato migliora la segmentazione degli oggetti nei video.

Migliorare le prestazioni del modello usando strategie semi-supervisionate nel machine learning.

Un metodo per generare domande da immagini e didascalie per un'interazione migliore con l'IA.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e la coerenza nei modelli di riconoscimento delle immagini.

Un nuovo approccio che usa l'augmentazione dei dati su base istanza per migliorare la robustezza dei modelli contro attacchi avversari.

Un nuovo metodo migliora i Vision Transformer per una migliore comprensione delle immagini con meno risorse.

Un approccio strutturato per posizionare efficacemente i sensori nei compiti di visione robotica.

Un nuovo metodo migliora il realismo delle immagini attraverso il controllo della forma 3D nei modelli di diffusione.

Il sistema AVIS migliora la risposta a domande visive attraverso flussi di lavoro strutturati e grafi di transizione.

Esplorando il potenziale delle telecamere a eventi per migliorare il riconoscimento dei pedoni nei veicoli autonomi.

Un benchmark per valutare la somiglianza delle immagini in base a condizioni definite dall'utente.

Un nuovo metodo migliora la stima della profondità usando sensori dual-pixel in vari dispositivi di imaging.

Un metodo per creare forme 3D realistiche usando solo dati 2D.

Un nuovo metodo migliora le tecniche di rimozione del testo nelle immagini.

Gli esempi avversariali possono confondere i sistemi di rilevamento degli oggetti, rivelando falle di sicurezza.

Un nuovo modello migliora la velocità e l'accuratezza del riconoscimento delle azioni nell'analisi video in tempo reale.

L'anisotropia influisce sulle prestazioni dei modelli Transformer su vari tipi di dati.

Un nuovo metodo migliora come i modelli comprendono le relazioni tra immagini e testo.

OCAtari si concentra sugli oggetti di gioco per migliorare il machine learning.

Un nuovo metodo utilizza la ricerca dell'architettura neurale per migliorare il rilevamento delle falsificazioni facciali.

Un nuovo modello migliora il legame tra le immagini e le loro descrizioni testuali.

Un nuovo metodo crea avatar 3D realistici da una sola foto.

Nuovi metodi migliorano la qualità e la velocità nei modelli da testo a immagine.

Questo studio esplora come l'IA può imparare le parole collegandole alle immagini.

Un nuovo metodo prevede forme 3D da immagini RGB singole utilizzando dati di profondità.

TomoSAM semplifica la segmentazione delle immagini 3D, migliorando l'efficienza e la precisione per i ricercatori.

La ricerca migliora il riconoscimento dei schizzi per un abbinamento migliore delle forme 3D.

P2D migliora il rilevamento di oggetti 3D nelle auto a guida autonoma usando la previsione del movimento.

Nuovi metodi migliorano la qualità delle immagini usando dati reali del campo luminoso.

Ground-VIO migliora la stima della posizione del veicolo usando relazioni tra camera e terreno.

Un nuovo modello migliora il modo in cui le macchine riconoscono le immagini mescolando caratteristiche globali e locali.

Una nuova strategia assicura una rappresentanza equa dei tipi di dati nel machine learning.

Un nuovo modo per aumentare la fiducia nella rilevazione degli oggetti grazie a tecniche di calibrazione affidabili.

Un nuovo metodo mostra come i riflessi oculari possano ricostruire ambienti 3D.

MaskDiT migliora l'efficienza dell'allenamento dei modelli di diffusione mantenendo la qualità dell'immagine.

Uno studio sulle prestazioni dei Modelli Fondamentali Visivi sotto distorsioni reali nei compiti di segmentazione.

DiffAug migliora i sistemi di riconoscimento delle immagini grazie a tecniche di rumore innovative.

Presentiamo CANN, un metodo per la localizzazione visiva precisa usando caratteristiche locali.