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CMDFusion unisce dati 2D e 3D per migliorare il riconoscimento degli oggetti nei veicoli autonomi.

Un metodo per migliorare la qualità delle immagini utilizzando tecniche dell'architettura Vision Transformer.

Lo studio esamina come i modelli di immagini gestiscono varie trasformazioni.

CTFN migliora l'accuratezza del rilevamento dei bordi usando caratteristiche a più scale e funzioni di perdita dinamiche.

Un nuovo metodo per migliorare la precisione della segmentazione delle immagini e ridurre gli errori.

Metodi innovativi migliorano la separazione tra sfondo e oggetti in movimento nei video.

Un nuovo modello migliora i sistemi di percezione per una guida autonoma più sicura.

Esaminare come i modelli overparametrizzati possono imparare e generalizzare in contesti multiclass.

FODVid innovano la segmentazione degli oggetti nei video riducendo il bisogno di input umano grazie all'analisi del movimento e dell'aspetto.

Un nuovo metodo valuta la qualità delle immagini nei modelli da testo a immagine.

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MoP-CLIP migliora i modelli di apprendimento in ambienti di dati in cambiamento.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento per le classi di immagini rare.

Un nuovo metodo automatizza le regolazioni delle forme nelle maschere di segmentazione semantica per la sintesi di immagini.

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Un nuovo metodo migliora la precisione nella comprensione delle relazioni all'interno delle immagini.

Uno studio sulla capacità dei VLM di identificare tempo e luogo dalle immagini.

Scopri come aggiungere rumore migliora le prestazioni delle CNN nei compiti di riconoscimento delle immagini.

Questo studio valuta come le CNN gestiscono i cambiamenti di colore nella classificazione delle immagini.

Nuove tecniche migliorano il rilevamento delle anomalie nelle immagini e la comprensione dei modelli.

Nuovi metodi migliorano la ricostruzione di immagini e video senza perdere dettagli locali.

Un metodo innovativo migliora l'accuratezza della stima delle pose da angolazioni diverse.

Un nuovo approccio migliora come l'IA collega immagini e testi.

Nuovo metodo aiuta i modelli di intelligenza artificiale a mantenere flessibilità mentre si concentrano su compiti specifici.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del rilevamento delle corsie per le auto a guida autonoma.

Un nuovo metodo migliora gli attacchi avversari alle reti neurali profonde usando cambiamenti semantici.

Ridurre la complessità nel deep metric learning con nuove funzioni di perdita.

Un nuovo metodo migliora la qualità del riempimento delle immagini combinando informazioni in frequenza e spaziali.

Nuovo framework riduce il bisogno di dati etichettati nei compiti di immagini AI.

Questa ricerca si concentra sul riconoscimento delle azioni in modo efficiente usando solo i frame video.

Usare la visione artificiale per migliorare la classificazione dei difetti nella manifattura additiva.

Presentiamo un metodo per aumentare l'affidabilità nel recupero delle immagini per applicazioni critiche.

Nuovo metodo combina imaging multispettrale e iperspettrale per una qualità dell'immagine migliore.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione di eventi strani nei filmati.

Uno sguardo a come le auto imparano dai dati video senza input etichettati.

RayMVSNet e il suo upgrade migliorano l'accuratezza della modellazione 3D a partire da immagini 2D.