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Questo studio mostra come i movimenti umani possano prevedere le posizioni degli oggetti 3D.

Una nuova funzione di perdita migliora la velocità e l'accuratezza del recupero delle immagini.

Un nuovo approccio semplifica l'analisi del movimento video per volti e auto.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nel confrontare nuvole di punti 3D per varie applicazioni.

ZeroSeg permette la segmentazione semantica senza etichette umane sfruttando modelli pre-addestrati.

Questo studio mette in evidenza come i ConvNets utilizzino sia la forma che la luminosità per la classificazione delle immagini.

Esaminando OODF e il suo impatto sull'apprendimento continuo nell'intelligenza artificiale.

Questo articolo parla di come migliorare le performance dei modelli usando pseudotag per una classificazione delle immagini più efficace.

I meccanismi locali migliorano la precisione in vari applicazioni di visione artificiale.

Esplorando il potenziale dei modelli di diffusione nei compiti di stima della profondità e del flusso.

Scopri come la fattorizzazione della matrice binaria riduce la complessità dei dati mantenendo le informazioni essenziali.

Un modello unico per compiti visivi, che migliora la percezione e l'interazione delle macchine.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nella classificazione dei pixel usando maschere di segmentazione come riferimento.

Scopri come l'apprendimento in contesto trasforma i compiti di riconoscimento delle immagini nell'IA.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei modelli dai video a più angolazioni.

FSNet rivoluziona la stima della posa della camera senza fare affidamento su corrispondenze di punti.

Analizzando diversi modelli per prevedere le posizioni delle torri cellulari usando immagini.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del riconoscimento facciale pur affrontando le preoccupazioni sulla privacy.

Analizzando come l'apprendimento auto-supervisionato si confronta con dati in input incompleti.

Il progetto DeepScribe migliora la trascrizione delle tavolette cuneiformi usando tecniche avanzate di machine learning.

Un nuovo modo per testare i sistemi di captioning delle immagini per una maggiore precisione.

Quest'articolo presenta un approccio innovativo per ricostruire dati di immagini e video incompleti.

Nuovi metodi migliorano il riconoscimento degli oggetti in scene complesse con il deep learning.

Un nuovo metodo migliora la modellazione 3D a partire da input scarsi e rumorosi utilizzando immagini di profondità.

Un nuovo metodo migliora il recupero di immagini guidato dal linguaggio nonostante le sfide di etichettatura.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza e riduce il rumore nelle immagini a bassa luminosità.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni del riconoscimento delle immagini su categorie rare.

Questo studio analizza come i metodi VSSL reagiscono a diversi spostamenti di distribuzione.

Context-TAP migliora il tracciamento video utilizzando le caratteristiche del contesto circostante.

OCRA migliora la visione artificiale insegnando ai modelli a riconoscere oggetti e le loro relazioni.

Un nuovo metodo che migliora il riconoscimento del testo da immagini di bassa qualità in modo efficiente.

Questo studio valuta l'affidabilità dei metodi di salienza nel spiegare i modelli di rilevamento degli oggetti.

Nuovi algoritmi migliorano la velocità e l'efficienza nella gestione delle convoluzioni sparse.

La ricerca sottolinea come le immagini migliorano la comprensione del linguaggio nei modelli.

Un nuovo metodo migliora i modelli di diffusione per generare immagini migliori sui dispositivi.

V-GLOSS migliora le descrizioni visive per una classificazione e generazione delle immagini migliore.

Questo lavoro mostra l'apprendimento robotico efficace usando tecniche di rinforzo self-supervised.

Un metodo che separa le caratteristiche condivise e uniche in diverse fonti di dati.

Un metodo innovativo per abbinare forme 3D diverse senza conoscenze preliminari.

Uno sguardo a come misurare le somiglianze tra i punti dati usando le metriche di distanza.