Informática - Visão computacional e reconhecimento de padrões

Pesquisas mostram que imagens sintéticas podem ser eficazes para segmentação de pólipos.

A Difusão Fria oferece processos de MRI mais rápidos, mantendo alta qualidade de imagem.

Novas técnicas buscam melhorar a qualidade da imagem e reduzir o tempo de geração.

Um novo modelo de edição de imagem usa instruções em linguagem para edições intuitivas.

Esse projeto melhora a precisão das previsões sobre o comportamento de carros autônomos usando dados combinados.

HRFNet melhora a detecção de imagens de satélite manipuladas através da integração avançada de recursos.

PE-YOLO melhora a precisão da detecção de objetos em condições de pouca luz.

Uma nova abordagem combina linguagem e aprendizado auto-supervisionado para melhorar a análise de vídeos.

O WeakPolyp simplifica a detecção de pólipos usando caixas delimitadoras pra resultados mais rápidos e precisos.

Um novo framework melhora a clareza nas legendas de figuras científicas com a ajuda de especialistas.

Um novo método reduz tokens em Transformers de Visão, melhorando a eficiência e a precisão.

Um método que melhora o aprendizado de máquina para imagens médicas com menos dados.

Uma nova abordagem melhora a estimativa de profundidade com dados de treinamento diversos.

TwinLiteNet oferece uma solução leve para detecção precisa de área de direção e faixas.

Uma nova abordagem pra detectar pontos chave em imagens de retina usando conjuntos de dados limitados.

O LLNeRF melhora a qualidade da imagem pra ter representações 3D melhores em pouca luz.

O dataset RetouchingFFHQ melhora os métodos de detecção de retoque facial.

A PathOmics junta dados de patologia e genômica pra melhorar as previsões de sobrevida do câncer de cólon.

Um novo método usa linguagem pra melhorar a estimativa de pose de robôs em áreas lotadas.

Combinar dados de pesquisa e imagens de satélite melhora a precisão na medição das taxas de pobreza.

O deep learning enfrenta sérios riscos de ataques adversariais que enganam os sistemas.

Uma visão geral dos métodos de poda e quantização aplicados ao YOLOv5.

RefineBox melhora a precisão de localização em modelos de detecção de objetos tipo DETR.

Um novo método melhora a aumento de dados para classificação de imagens histopatológicas.

Essa nova abordagem melhora a forma como as conexões do cérebro são analisadas usando a ressonância magnética por difusão.

Um novo método melhora a análise de glóbulos brancos em imagens médicas.

Uma olhada em como a previsão conformal se sai sob condições desafiadoras.

Um novo método permite que drones se rastreiem usando câmeras e IMUs.

Avaliando riscos em sistemas de detecção de obstáculos para trens autônomos de baixa velocidade.

Essa pesquisa mostra como o GPT-4 pode melhorar a precisão da classificação de imagens usando descrições visuais.

O framework FEDD melhora a precisão no diagnóstico de doenças de pele usando IA.

Uma nova abordagem melhora a precisão na identificação de pás de turbinas eólicas por meio de processamento avançado de imagens.

Novo conjunto de dados melhora o raciocínio em tarefas de ancoragem visual.

YOLOPose usa Transformers pra estimativa precisa de pose de objeto 6D.

Um novo método estima números de Betti a partir de grandes imagens em quatro dimensões usando CNNs.

Bridger melhora a segmentação de imagens ao integrar descrições em linguagem de forma eficaz.

O GSMorph simplifica o registro de imagens, aumentando a velocidade e a precisão na área da saúde.

Um novo método permite fazer mudanças fáceis nas expressões faciais em 3D usando descrições em texto.

Novos métodos criam modelos digitais realistas para testar dispositivos médicos de forma mais segura.

Um método que melhora o desempenho do modelo enquanto reduz a necessidade de recursos.