Articoli più recenti per Visione Artificiale

I ricercatori potenziano la capacità dei computer di riconoscere oggetti funzionali in ambienti 3D.

Questo articolo esplora i metodi per trasformare immagini 2D in modelli 3D di persone.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti negli spazi 3D usando il tracciamento di maschere 2D.

Nuove tecniche migliorano il riconoscimento facciale in immagini di bassa qualità.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle interazioni uomo-oggetto nelle immagini.

Una nuova strategia per affrontare più compiti nei deep neural networks.

Scopri come i ricercatori affrontano l'incertezza dei dati per migliorare i sistemi di rilevamento degli oggetti.

DROID-Splat unisce tracciamento e mappatura per migliorare la navigazione dei robot.

HyperSeg migliora la segmentazione di immagini e video con un ragionamento e interazione migliori.

DGGS migliora la modellazione 3D riducendo le distrazioni di sfondo per avere visuali più pulite.

Scopri come i video sintetici aiutano i computer a riconoscere le azioni.

Un sistema più intelligente per tenere traccia degli oggetti, concentrandosi sull'evitare distrazioni.

Scopri come i computer riconoscono le immagini usando due compiti chiave.

L'attacco ABBG disturba i tracker di oggetti visivi che usano la tecnologia dei transformer.

Nuove tecniche aiutano i robot ad adattarsi a diverse condizioni di illuminazione durante i compiti.

NumGrad-Pull ricostruisce superfici da nuvole di punti 3D in modo efficiente, con dettagli migliorati.

Un nuovo benchmark esamina quanto bene i modelli afferrano i segnali di profondità dalle immagini.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni nel Visual Question Answering strutturando l'apprendimento.

Un nuovo framework migliora le prestazioni con meno immagini etichettate nella segmentazione semantica.

Un nuovo metodo per addestrare modelli 3D in modo veloce e con poche risorse.

La ricerca si concentra sul collegare le immagini 3D con il linguaggio umano per interazioni più intelligenti.

Un nuovo metodo riduce gli errori nell'analisi delle immagini AI e nella generazione delle risposte.

Scopri come i PFCNN migliorano il riconoscimento delle immagini usando filtri fissi.

ChatRex migliora il riconoscimento e la comprensione delle immagini per applicazioni nel mondo reale.

Helvipad fornisce informazioni sulla profondità da immagini a 360 gradi, aiutando il machine learning.

Esplorare l'efficienza dei modelli esperti nei compiti di classificazione delle immagini.

Esplorando metodi innovativi per migliorare l'accuratezza nella rilevazione di oggetti multispettrali.

I KAN offrono flessibilità e adattabilità nei compiti di riconoscimento delle immagini.

Un nuovo metodo migliora la classificazione delle tessere in Rummikub tramite il ragionamento.

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.