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Um estudo sobre detecção de plantas usando técnicas inovadoras de análise de imagem.

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O ViTTM melhora o processamento de imagens com mecanismos inovadores baseados em tokens.

Um modelo simplificado melhora a identificação de culturas em imagens de satélite, superando os desafios da cobertura de nuvens.

Esse método melhora a interpretabilidade na segmentação semântica usando protótipos e representação em múltiplas escalas.

Melhorando a eficiência dos modelos em sensoriamento remoto através de técnicas de destilação de conhecimento.

Uma nova abordagem adaptativa para robôs em ambientes desconhecidos.

ZeroSCD detecta mudanças em imagens sem precisar de treinamento prévio ou dados rotulados.

Um novo método melhora a precisão na segmentação de imagens RGB-D com erros de profundidade.

Um evento pra melhorar modelos de segmentação de imagem pra carros autônomos mais seguros.

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Um novo método melhora o reconhecimento de objetos usando máscaras sem rótulos detalhados.

AUCSeg melhora a segmentação ao lidar com o desbalanceamento de classes no processamento de imagens.

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O Free-Mask automatiza a rotulagem de imagens, aumentando a eficiência da segmentação semântica.

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Explorando uma nova maneira de melhorar a segmentação semântica usando princípios de compressão.

A segmentação de imagem ajuda os computadores a desmembrar imagens pra reconhecer melhor.

O Trident junta modelos pra melhorar a segmentação de imagem e o reconhecimento de detalhes.

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Um novo framework melhora o desempenho com menos imagens rotuladas na segmentação semântica.

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