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Il dataset RPEE-Heads migliora l'accuratezza nel rilevamento delle teste in ambienti affollati.

Miglioriamo il machine learning controllando la difficoltà delle immagini nei dati di addestramento.

BRRP aiuta i robot a capire meglio le scene con informazioni limitate.

AOPath migliora il modo in cui i computer rispondono a domande sui video usando azioni e oggetti.

Un nuovo metodo unisce DINO e CLIP per una segmentazione delle immagini efficace usando il linguaggio naturale.

Scopri come i computer percepiscono la profondità nei video per diverse applicazioni.

Un nuovo metodo migliora la comprensione e la fiducia nei modelli multimodali.

Una nuova tecnologia migliora il conteggio degli oggetti in scenari impilati.

Apprendimento automatico efficace con tecniche semi-supervisate per migliorare il riconoscimento degli oggetti.

WTPose offre un modo innovativo per rilevare le pose umane nelle immagini.

Esplorare l'importanza delle classi individuali nei modelli di classificazione delle immagini.

Testando vari modelli per rilevare attività strane nei dati video.

I ricercatori mescolano etichette casuali con quelle reali per studiare i processi di apprendimento nell'IA.

Un nuovo modo per far sì che l'IA capisca meglio le immagini e il testo.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i computer creano modelli 3D a partire da immagini 2D.

ModPrompt aiuta i rilevatori di oggetti ad adattarsi a nuove immagini in modo efficace.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni e l'efficienza nei modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni.

Scopri come i nuovi metodi migliorano il riconoscimento di oggetti piccoli nei dati 3D.

LineGS migliora l'accuratezza e l'efficienza delle scene 3D grazie a segmenti di linea avanzati.

I ricercatori hanno sviluppato un sistema adattivo per stimare le forme e le posizioni degli oggetti dalle immagini.

Scopri come le CNN duali risparmiano energia migliorando il riconoscimento delle immagini.

Scienziati trovano modi per ricostruire immagini con concetti cancellati usando tecniche avanzate.

Esplorare come le caratteristiche dei dati influenzano le performance dell'apprendimento auto-supervisionato.

Scopri come il framework POBF trasforma il riconoscimento delle immagini con dati limitati.

Nuove tecniche migliorano l'accuratezza nella rilevazione della posizione della testa usando immagini sintetiche.

Un nuovo metodo riduce il sovraccarico di query nei modelli di rilevamento 3D.

Scopri come i modelli più piccoli stanno cambiando la ricostruzione 3D dalle immagini.

Nuovo metodo trova oggetti in video lunghi senza bisogno di tanto allenamento.

Nuovo metodo che unisce dati visivi e linguaggio per una comprensione 3D più intelligente.

Scopri come DETR trasforma il riconoscimento degli oggetti e migliora l'affidabilità delle previsioni.

Rivoluzionare il machine learning con variazioni di immagini generate da sé.

Questo metodo migliora come i computer trovano e tracciano le persone nelle immagini.

I ricercatori usano dati sintetici e AI spiegabile per migliorare i modelli di rilevamento degli oggetti.

Un nuovo set di dati che migliora l'accuratezza del tracciamento degli oggetti nei video.

Collegare immagini e dati 3D per una rilevazione della posizione precisa.

Un nuovo metodo per migliorare l'apprendimento nei modelli vision-linguaggio che gestiscono dati rumorosi.

Nuovo metodo migliora i modelli 3D dei movimenti degli animali usando dati limitati.

Scopri la segmentazione delle immagini, le sue tecniche e l'importanza dell'incertezza nell'analisi.

I ricercatori trovano modi per ridurre le imprecisioni nei grandi modelli visione-linguaggio.

GUESS ridefinisce l'apprendimento auto-supervisionato integrando l'incertezza per migliorare le prestazioni.