O CycleSAM melhora a segmentação cirúrgica usando treinamento com uma única imagem para resultados melhores.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
O CycleSAM melhora a segmentação cirúrgica usando treinamento com uma única imagem para resultados melhores.
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Um novo modelo combina ConvNets e Transformers pra melhorar a classificação de imagens.
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Uma visão geral das técnicas de meio-tom e sua importância na renderização de imagens.
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Pesquisas mostram que VLMs têm uma precisão ruim em tarefas visuais simples comparado aos humanos.
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Examinando o impacto do deep learning nas técnicas de marca d'água e os desafios de segurança.
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Uma nova abordagem melhora a clareza e a eficiência na desconvolução de microscopia.
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Um novo método melhora a geração de dados pra uma qualidade de imagem melhor.
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Um novo método usa polarização pra melhorar as estimativas das propriedades de objetos translúcidos.
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Um novo método de decodificação melhora a eficiência na segmentação de imagens.
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Novo método melhora a precisão ao alinhar imagens ao longo do tempo.
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MambaVision junta Mamba e Transformers pra melhorar o reconhecimento de imagem.
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Apresentando o MUFormer pra melhorar o desdobramento de imagens hiperespectrais ao longo do tempo.
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Um novo método reduz a dependência de anotações humanas na segmentação de imagens.
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Essa pesquisa explora a capacidade da IA de criar legendas engraçadas para cartoons.
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Um novo método melhora a detecção de anomalias na manufatura por meio da análise de tendências e incerteza do modelo.
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Um novo framework minimiza o esforço humano enquanto lida com os preconceitos do modelo.
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Um modelo híbrido melhora a restauração de imagens usando Redes Neurais Espinhadas e Convolucionais.
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Novos métodos de deep learning melhoram a eficiência e a qualidade da compressão de imagens.
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Uma nova abordagem melhora o realismo e a variedade nas imagens geradas usando aprendizado profundo.
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Um novo método melhora o reconhecimento facial em diferentes tipos de câmeras e condições.
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Um novo conjunto de dados e método melhoram a clareza em imagens de longo alcance afetadas pela turbulência.
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Descubra como os modelos de difusão transformam barulho em amostras de dados realistas.
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O GraphMamba melhora a eficiência e a precisão no processamento de imagens hiperespectrais.
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A CoSIGN oferece soluções rápidas e eficazes para desafios de restauração de imagens.
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Estudo explora a interação da luz com diferentes materiais e seus efeitos no meio ambiente.
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O FANet melhora a segmentação semântica, aumentando a precisão em imagens complexas.
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Novos métodos GMRF melhoram a eficiência e a qualidade da compressão de imagem.
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Analisando ataques adversariais e a robustez do modelo em segmentação semântica.
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Explorando novas técnicas em modelagem de imagem mascarada pra melhorar o aprendizado auto-supervisionado.
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Aprenda métodos para restaurar a clareza em imagens desfocadas, super importante para pesquisas científicas.
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Novo modelo melhora a recuperação de ações a partir de imagens usando pessoas, objetos e contexto.
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Apresentando o MutDet, um método que melhora a detecção de objetos em imagens de sensoriamento remoto complexas.
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Melhorando a compressão de imagem tanto pra máquinas quanto pra humanos.
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Uma nova abordagem enfrenta desafios na segmentação de imagens enquanto mantém o conhecimento de categorias antigas.
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Uma nova abordagem melhora a segmentação 3D usando anotações e linguagem menos detalhadas.
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Novos métodos melhoram a imagem solar ao reduzir a interferência das nuvens.
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O ScaleRAFT melhora a estimativa de movimento 3D a partir de imagens 2D para várias aplicações.
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Um novo método melhora a clareza das imagens subaquáticas filtrando as cáusticas.
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Novo método otimiza a segmentação de imagens diversificando exemplos de contexto.
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Um novo método tem como objetivo proteger o aprendizado semi-supervisionado contra ameaças de backdoor.
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