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Este estudo avalia a segurança das DNNs ao lidar com dados de condução desconhecidos.

O MedSASS melhora a imagem médica usando aprendizado auto-supervisionado pra ter mais precisão.

Esse artigo fala sobre o valor de abordagens baseadas em regiões pra melhorar o reconhecimento de imagens.

ControlUDA melhora a capacidade da IA de segmentar imagens em condições climáticas adversas.

O framework ConSept melhora a segmentação semântica reduzindo o esquecimento nos modelos.

BLO-SAM melhora a segmentação semântica com otimização em dois níveis e menos input manual.

MLO-MAE melhora o aprendizado de máquina pra entender imagens com estratégias de máscara focadas.

Um novo conjunto de dados combina dados reais e sintéticos pra monitorar florestas melhor.

O FeatUp melhora a resolução de características de imagem, aumentando o desempenho em tarefas de visão computacional.

Um novo método pra classificar imagens de sonar usando menos rótulos.

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

Um novo método melhora a segmentação panorâmica integrando dados de profundidade.

Um novo método melhora o uso de dados pra ter um desempenho melhor no modelo.

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

O TwinLiteNet oferece uma solução eficiente para segmentação semântica em carros autônomos.

O framework OPTIN melhora modelos de transformadores sem precisar re-treinar pra várias tarefas de IA.

Um novo método melhora a medição de profundidade de itens transparentes usando segmentação e NeRF.

Um novo método melhora imagens em baixa resolução pra facilitar tarefas de reconhecimento.

Uma olhada nos métodos de segmentação de imagem e sua eficácia.

Um novo método melhora a segmentação de imagens usando descrições de texto e pares de imagens.

Um olhar sobre os benefícios da Orientação Semântica sem Classificador na criação de imagens.

Uma nova função de perda melhora a precisão em tarefas de segmentação semântica.

Um método que melhora as tarefas de segmentação com requisitos mínimos de treinamento.

Uma nova arquitetura avança na detecção de câncer em imagens médicas usando entradas de baixa resolução.

OTSeg melhora a segmentação semântica usando múltiplos textos de entrada pra ter mais precisão.

Novo modelo melhora o reconhecimento do ambiente do veículo usando câmeras e LiDAR.

Um novo conjunto de dados melhora a classificação de dados Lidar para paisagens diversas.

Apresentando o SQPFNet pra melhorar a segmentação com poucos dados em imagens médicas.

Um novo sistema melhora a detecção de defeitos em módulos fotovoltaicos usando IA.

Um novo conjunto de dados foca em sistemas de transmissão elétrica rural.

Este estudo apresenta um método pra combinar imagens espectrais pra melhorar aplicações de aprendizado de máquina.

Nova abordagem melhora a performance de segmentação para classes conhecidas e desconhecidas.

Um novo sistema de imagem RF melhora o reconhecimento de objetos em ambientes desafiadores.

Um novo método melhora a segmentação de imagens permitindo rotulagem de texto flexível.

EBSeg melhora a segmentação de imagem equilibrando classes vistas e não vistas de forma eficaz.

Um estudo sobre confiança e incerteza nos resultados de segmentação semântica.

Uma nova abordagem baseada em difusão lida com várias tarefas de visão computacional de forma eficaz.

Novos métodos melhoram os sistemas LiDAR para um desempenho melhor em condições climáticas difíceis.

ShiftAddAug melhora a eficiência e a precisão de redes neurais para dispositivos de borda.

HEML melhora a classificação de imagens ao focar em segmentos importantes para explicações melhores.