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Novos métodos melhoram a rotulagem de imagens para um desempenho e eficiência melhores dos modelos.

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SamIC revoluciona a segmentação de imagem com menos recursos e aprendizado mais rápido.

O SegMAN melhora a rotulagem em nível de pixel na visão computacional para várias aplicações.

Um novo método pra melhorar a análise de imagens na saúde.

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O modelo CICLD melhora a segmentação semântica, unindo o mundo das imagens sintéticas e as reais.

UniPLV combina tipos de dados pra reconhecimento de cena por máquina mais inteligente.

OMTSeg avança a segmentação de imagem combinando visão e linguagem pra uma melhor reconhecimento de objetos.