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Nuovo metodo migliora il rilevamento dei punti facciali, anche in condizioni difficili.

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Nuovo metodo trasforma il modo in cui la tecnologia cattura i movimenti delle mani con telecamere in movimento.

SLTNet cambia il modo in cui le macchine elaborano i dati delle telecamere a eventi in modo efficiente.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle azioni usando informazioni meno dettagliate.

I ricercatori svelano strategie efficaci per addestrare modelli di visione-linguaggio di grandi dimensioni.

Nuovo framework migliora l'addestramento dei modelli generativi, riducendo i pregiudizi e migliorando i risultati.

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Nuovo approccio super-pixel migliora la comprensione delle decisioni delle reti neurali.

Un nuovo metodo migliora la creazione di immagini da viste limitate usando la ricostruzione 3D.

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GenHMR trasforma il modo in cui creiamo modelli umani 3D dalle immagini.

Le telecamere a eventi migliorano la cattura dei dati visivi, rendendo più preciso il mapping delle scene e la rilevazione del movimento.

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.

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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.

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

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

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

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