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Descubra as últimas tendências e técnicas em detecção de objetos co-salientes.

Entendendo como os robôs rotulam e interpretam o que tá ao redor deles.

Os robôs aprendem habilidades com as ações humanas através da aprendizagem por imitação.

Uma abordagem nova melhora as conexões entre as imagens e suas legendas.

Explorando novos métodos e desafios na geração de gráficos de cenas pra melhorar a análise de imagens.

SHViT melhora a eficiência e a velocidade em Transformers de Visão para tarefas de visão computacional.

Novos métodos em detecção de objetos aumentam a flexibilidade e a eficiência em várias aplicações.

Um novo método melhora a detecção de portas para robôs de serviço usando dados simulados e reais.

Modelos fundamentais estão transformando o futuro da tecnologia de condução autônoma.

Um novo método melhora a Navegação Visão-Linguagem usando dados de treino de vídeos de direção.

Uma nova abordagem ajuda as máquinas a aprender e interpretar conceitos visuais de forma eficaz.

Uma nova abordagem melhora as tarefas de reconhecimento visual através de mecanismos de atenção residual.

Câmeras de evento oferecem vantagens únicas pra capturar movimento rápido, com modelos de espaço de estado melhorando o processamento dos dados.

Um novo modelo dá explicações mais claras para as decisões de detecção de objetos.

Um novo sistema identifica as ações dos alunos em vídeos de sala de aula com alta eficiência.

Novo método melhora a confiabilidade da detecção de objetos em carros autônomos.

Usando dados de treinamento sintéticos pra melhorar a eficiência na detecção de tiras terminais.

Novo conjunto de dados e estrutura melhoram a detecção de objetos em imagens SAR.

O DR4 do SkyMapper oferece uma porção enorme de dados sobre objetos celestes no céu do sul.

Um método pra avaliar a transferibilidade de modelos pré-treinados pra detecção de objetos.

Um novo modelo melhora a detecção de objetos em imagens de baixa qualidade em várias condições.

Uma nova estrutura melhora a avaliação em detecção de objetos em diferentes tipos de dados.

O R2SNet melhora a precisão de robôs móveis através do processamento de dados local.

O LSKNet melhora a compreensão contextual na análise de imagens de sensoriamento remoto.

Um novo método melhora a detecção de objetos usando modelos gerativos e dados limitados.

Um estudo sobre como ajudar robôs a identificar e rastrear objetos em ambientes domésticos.

Novo método usa linguagem pra criar modelos 3D de espaço detalhados de forma eficiente.

O UP-CrackNet traz uma nova forma de detectar rachaduras nas estradas com menos participação humana.

Uma nova abordagem pra melhorar sistemas de aprendizado de máquina em tarefas de reconhecimento de imagem.

LiFT melhora os Transformers de Visão para tarefas de imagem detalhadas de forma eficiente.

Um novo método melhora a detecção de objetos combinando entradas de texto e visuais.

Esse artigo fala sobre novos métodos para detectar relações entre objetos em imagens.

Um novo modelo que melhora a análise de dados 3D para sistemas autônomos.

Um novo método melhora a precisão e a eficiência da montagem em ambientes médicos e industriais.

Analisando como as técnicas de compressão de vídeo afetam a performance de câmeras olho de peixe em carros autônomos.

Nova abordagem dual-modal melhora a segurança e a eficiência em sistemas de transporte inteligentes.

Esforços pra detectar e combater o lixo marinho usando tecnologias avançadas.

Uma nova abordagem melhora os sistemas de câmera e radar pra uma detecção de objetos mais eficiente.

Um novo método melhora a eficiência e a precisão do processamento de dados visuais.

Pesquisas mostram como a curiosidade ajuda os robôs a aprender sobre objetos através da exploração.