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Un nuovo metodo migliora l'analisi del movimento degli oggetti in ambienti difficili.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'efficienza nella combinazione dei dati dei sensori.

iSeg migliora l'accuratezza della segmentazione delle immagini con meno dati di addestramento.

Gli MM-DPCN migliorano l'efficienza dell'analisi video imparando le caratteristiche senza etichette.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle immagini 3D usando una profondità metrica densa.

Un metodo per migliorare il riconoscimento delle azioni con meno video etichettati e più dati non etichettati.

Questo articolo analizza come unire immagini reali e sintetiche aumenti l'accuratezza e l'equità nel riconoscimento facciale.

Nuovo metodo genera modelli umani 3D realistici da immagini singole usando tecniche video avanzate.

Introduzione di nuove metriche per valutare i sistemi di generazione di testo scritto a mano.

Questo approccio combina autoencoder e tecniche di diffusione per immagini più chiare.

Plane2Depth migliora la stima della profondità in scene complesse, affrontando le sfide delle texture scarso.

Questa ricerca migliora la stima della profondità nei robot usando il meta-apprendimento per una resa migliore in ambienti diversi.

Un nuovo metodo e un dataset per l'analisi automatizzata delle cellule nella ricerca sul cervello.

Un nuovo approccio per creare immagini sintetiche in modo efficiente per la distillazione dei dataset.

MVTN migliora il riconoscimento dei gesti delle mani grazie a tecniche multiscala innovative.

Questo studio analizza diversi modelli visivi per capire scene 3D complesse.

Questo studio valuta modelli di machine learning per rilevare rifiuti nei fiumi.

Un nuovo metodo migliora la ricostruzione della superficie da immagini sparse, garantendo dettagli ed efficienza.

Esplorando i vantaggi della Rappresentazione Discreta Organizzata e Raggruppata nell'elaborazione delle immagini.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della segmentazione usando i modelli SAM e CLIP.

Il nuovo modello LowFormer migliora la velocità e la precisione per i compiti visivi.

Il nuovo metodo LM-Gaussian genera modelli 3D dettagliati usando solo immagini di input limitate.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza nelle immagini scure usando reti neurali innovative.

Un nuovo metodo permette una conversione più facile delle ANN in SNN con un minore consumo energetico.

Nuovo dataset migliora il tracciamento di più oggetti in condizioni video difficili.

VILA-U integra video, immagini e compiti di lingua in un'unica struttura.

Un nuovo approccio per migliorare il riconoscimento delle azioni nei video usando un nuovo layer TAG.

Un nuovo metodo migliora la precisione nel localizzare oggetti dalle immagini.

Un nuovo framework che migliora la comprensione di immagini e testo insieme.

Usare l'IRT per valutare meglio le performance dei modelli di visione artificiale.

HOGraspNet offre dati preziosi per studiare le interazioni mano-oggetto nella robotica e nella visione artificiale.

Questo lavoro migliora i modelli visivi-linguistici con strategie di dati migliori e tecniche innovative.

Un metodo che migliora la rete neurale convoluzionale concentrandosi sulle aree chiave dell'immagine per prendere decisioni migliori.

Un modello che distingue le immagini reali da quelle generate al computer.

Un nuovo metodo migliora la classificazione dei video ottimizzando la selezione dei fotogrammi.

Un metodo strutturato per etichettare immagini e dati con precisione usando il modello sigma flow.

Presentiamo PIP, uno strumento per rilevare attacchi avversari nei LVLM.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione degli oggetti nelle immagini attraverso un'integrazione visiva e testuale personalizzata.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento delle strade usando fonti di dati diverse.

Nuovi metodi migliorano la stima della profondità usando immagini singole grazie a un'ottimizzazione dei dati aumentati.