Informática - Visão computacional e reconhecimento de padrões

Automatizar a segmentação de tumores em imagens de PET/CT melhora a precisão e acelera o diagnóstico.

Pesquisas mostram que há falhas em modelos de classificação de imagem quando os objetos estão parcialmente escondidos.

Esse framework permite aprender rapidinho novas categorias de objetos com pouca informação.

Explorando como os veículos compartilham informações em tempo real pra melhorar a segurança e a eficiência.

O Playground v3 transforma textos em imagens de alta qualidade com precisão.

Um novo sistema melhora a velocidade e a precisão da rotulagem de vídeos.

KAT melhora o deep learning usando KANs avançados pra substituir MLPs.

Os desafios do SoccerNet 2024 impulsionam a inovação na compreensão de vídeos de futebol.

Uma nova estrutura melhora a compreensão das ações humanas através de dados de esqueleto.

CCT-R melhora a segmentação de imagens médicas usando aprendizado semi-supervisionado e registro espacial.

Novo método melhora a análise de imagens na saúde usando imagens contrafactuais realistas.

O FOLK melhora o aprendizado auto-supervisionado com mascaramento de frequência adaptativo e um design de professor-aluno.

Esse modelo melhora a compreensão das decisões de IA na classificação de imagens.

Um novo método aumenta a geração de dados de textura para modelos de aprendizado de máquina.

Um novo modelo melhora a análise de imagens médicas através do mapeamento anatômico 3D.

Este estudo melhora a precisão da classificação de imagens médicas usando dados sintéticos.

Um novo método que melhora o reconhecimento de fala ao mesmo tempo que garante a privacidade dos dados.

Adaptar o DINOv2 melhora a segmentação BEV para carros autônomos mais seguros.

Um novo conjunto de dados junta informações de câmeras RGB e câmeras de eventos pra melhorar a análise facial.

A GAMMA melhora as buscas de itens de moda online com uma manipulação precisa de atributos.

SteeredMarigold melhora mapas de profundidade, ajudando robôs na navegação e interação.

Um novo sistema melhora a eficiência dos drones em operações de busca e salvamento.

ExelMap melhora a precisão das atualizações de mapas HD para uma condução autônoma mais segura.

Novas técnicas melhoram as habilidades dos robôs, indo de simulações pra tarefas do mundo real.

Um novo método oferece modelagem 3D melhorada a partir de uma única imagem, aumentando o realismo.

Este estudo explora o uso de Transfer Learning para um controle de qualidade eficaz na aplicação de fita CFRP.

A MotionCom tá mudando a forma como objetos são adicionados às imagens de forma dinâmica.

Novas técnicas melhoram a modelagem urbana dinâmica para várias aplicações.

O SRIF melhora as técnicas de correspondência de formas para animação, impressão 3D e realidade virtual.

Um método novo melhora a clareza de cenas 3D usando máscaras de segmentação 2D.

Apresentando o GRIN, um novo modelo pra estimativa de profundidade usando dados esparsos.

AMD-MIL melhora a análise de tecidos pra diagnósticos de doenças mais rápidos e precisos.

Um novo método melhora a seleção de amostras em aprendizado semi-supervisionado.

DAF-Net combina imagens infravermelhas e visíveis pra dar uma visão mais clara.

Os robôs agora podem usar expressões faciais pra mostrar dor, ajudando no treinamento em saúde.

A VALO otimiza a detecção LiDAR para veículos autônomos, equilibrando velocidade e precisão.

O NVLM melhora a compreensão de linguagem e visuais da IA para várias tarefas.

Usando IA pra melhorar o diagnóstico precoce de doenças da retina com técnicas de imagem mais avançadas.

A RenderWorld usa dados visuais pra uma tecnologia de dirigibilidade autônoma mais segura.

OmniGen simplifica as tarefas de criação de imagens em um único modelo pra todo mundo.