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Un nuovo approccio migliora la capacità dell'IA di gestire dati insoliti.

Una nuova strategia di allenamento migliora la resistenza dei sistemi di visione 3D a input fuorvianti.

LLaVA-3D combina intuizioni 2D e 3D per un ragionamento spaziale più profondo.

Esplorando l'uso di dati sintetici per migliorare il DRL nelle applicazioni reali.

InterNet migliora la stima della omografia imparando da immagini senza dati etichettati.

Scopri le tecniche di denoising delle immagini per migliorare la chiarezza e la qualità.

Un nuovo set di dati affronta i cambiamenti di prospettiva nella stima della profondità per la guida autonoma.

Un metodo che combina dati di eventi e frame tradizionali per un'analisi del movimento migliore.

Un nuovo approccio migliora il processo di apprendimento tra i modelli di insegnante e studente.

Un nuovo metodo per bilanciare la conoscenza generale e l'adattamento specifico ai compiti nei modelli.

AP-VLM migliora la percezione e l'interazione dei robot tramite tecniche di percezione attiva.

P4Q combina il fine-tuning e la quantizzazione per performance efficienti dei modelli visivi-linguistici.

Presentiamo TA-Cleaner, un metodo per migliorare le difese dei modelli multimodali contro il data poisoning.

Un nuovo framework per il tracciamento visivo degli oggetti, leggero ed efficace.

CAMOT migliora il tracciamento multi-oggetto stimando angoli e profondità della telecamera.

SimVG migliora il grounding visivo collegando il testo a zone specifiche dell'immagine in modo più efficace.

Il modello e il dataset EAGLE migliorano la comprensione dei video egocentrici.

Nuovo metodo migliora l'accuratezza nel conteggio delle folle e l'affidabilità del modello.

Esaminando come i modelli SSL memorizzano i punti dati e le sue implicazioni.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza e l'accuratezza nei modelli di visione basati su SSM.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della forma 3D in scene dinamiche.

Nuovi metodi migliorano la velocità e la qualità nei compiti di deblurring delle immagini.

Un nuovo metodo migliora il trasferimento di conoscenze nei modelli di machine learning.

Presentiamo un metodo per far generare immagini all'AI senza grandi set di dati etichettati.

GeCo migliora il conteggio degli oggetti con meno esempi, aumentando l'accuratezza e l'affidabilità.

CION migliora la ri-identificazione delle persone concentrandosi sulle correlazioni d'identità tra i video.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento del bersaglio dello sguardo con meno dati etichettati.

Un nuovo framework migliora l'etichettatura dei pixel affrontando l'incertezza nella segmentazione semantica.

Questo studio valuta l'efficacia dei modelli pre-addestrati nelle applicazioni di Osservazione della Terra.

Un nuovo metodo migliora l'allineamento dei dati, soprattutto con dataset rumorosi.

Uno sguardo a come le CNN apprendono le caratteristiche delle immagini e le loro somiglianze universali.

Esplorare metodi per migliorare i modelli multimodali nel rispondere a domande visive.

TrojVLM espone vulnerabilità nei modelli di linguaggio visivo a attacchi backdoor.

Un nuovo framework migliora la generazione di dati da più fonti usando modelli basati sull'energia.

SATA migliora la robustezza e l'efficienza dei Vision Transformers per i compiti di classificazione delle immagini.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento degli oggetti usando maschere senza etichette dettagliate.

I PPLN migliorano l'elaborazione dei dati delle telecamere a evento per capacità di visione artificiale superiori.

Analizzando gli effetti dei metodi di potatura sulle performance e sull'interpretabilità di GoogLeNet.

Metodi innovativi per migliorare le mappe di profondità fondamentali per la realtà aumentata e virtuale.

Un metodo per migliorare le prestazioni del modello nonostante etichette di dati sbagliate.