Informática - Visão computacional e reconhecimento de padrões

Um novo framework melhora a representação de cenas 3D usando imagens 2D limitadas.

Um novo método melhora a eficiência e a qualidade na renderização de grandes cenas usando Gaussianos 3D.

Um estudo explora métodos automatizados pra medir ascite usando algoritmos de aprendizado de máquina.

APTP melhora modelos de texto-para-imagem pra mais eficiência e qualidade.

Uma nova abordagem pra melhorar a correspondência entre imagem e texto usando modelos de dois encoders e gráficos de cena.

Pesquisas mostram que sensores simples podem competir com câmeras complexas em tarefas de robôs.

Novo modelo de IA transforma raios-X de tórax 2D em tomografias 3D.

Um novo modelo que acelera a criação de imagens de alta qualidade usando técnicas inovadoras.

Analisando como o viés cultural afeta a compreensão de imagens pela IA.

Um novo conjunto de dados melhora a capacidade da IA de processar documentos científicos de forma eficaz.

Um novo método melhora a precisão e a consistência em tarefas de classificação hierárquica.

O STimage-1K4M junta imagens detalhadas e dados genéticos pra melhorar a pesquisa sobre doenças.

Descubra como os modelos virtuais de coração estão mudando o atendimento ao paciente.

Apresentando um método pra classificar vídeos rapidão com base na análise dos primeiros quadros.

O PartCLIPSeg melhora a segmentação de partes na visão computacional pra uma melhor reconhecimento de objetos.

O GUICourse tem como objetivo melhorar a interação com interfaces digitais através de conjuntos de dados específicos para agentes de GUI.

Um novo método melhora a detecção de objetos 3D usando dados de LiDAR.

A VideoVista oferece uma avaliação completa para modelos de perguntas e respostas em vídeo.

MINT-1T é o maior conjunto de dados open-source pra treinar modelos multimodais.

Um novo conjunto de dados 2D de movimento humano abre portas para animações realistas.

Novas técnicas melhoram a velocidade e a precisão em tarefas de busca de imagens.

Os testes de benchmark do MMNeedle avaliam modelos multimodais nas capacidades de lidar com contextos longos.

Novos métodos melhoram a capacidade dos robôs de detectar mudanças no ambiente sem precisar de treinamento.

Esse estudo avalia como os métodos de mapa HD se saem em condições adversas.

Apresentando soluções potenciais para tarefas de imagem complexas com clareza.

Combinar dados dos pacientes com raios-X do tórax melhora a precisão dos relatórios e o cuidado com os pacientes.

O SLOctolyzer automatiza a análise de imagens da retina, ajudando na pesquisa sobre a saúde dos olhos.

Um novo modelo melhora a inversão e edição de imagens, aumentando a qualidade e a preservação de detalhes.

Este estudo analisa o uso de Transformadores de Vídeo Gerais para melhorar a medição fisiológica remota.

Novos métodos melhoram a precisão da segmentação de vasos sanguíneos em imagens médicas.

Um novo modelo melhora a detecção de fumaça usando imagens de satélite em condições desafiadoras.

Um novo método aumenta a precisão na identificação do estresse em plantas usando aumento de dados automatizado.

Um olhar sobre redes neurais, incertezas e seu impacto na tomada de decisões da IA.

O novo modelo ChangeViT melhora a detecção de mudanças em imagens de satélite e drones.

LACPANet melhora a análise de tumores renais usando imagens de TC em múltiplas fases.

Explorando os desafios de segurança trazidos por ataques adversariais em agentes multimodais.

Um novo método melhora as previsões de localização de minerais usando aprendizado auto-supervisionado.

Pesquisas mostram como a autoatenção melhora a modelagem da resposta neural em deep learning.

Um novo método melhora o aprendizado federado usando só uma imagem para treino.

Apresentando o SeTAR, uma solução sem treinamento para detectar dados fora da distribuição em redes neurais.