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Novos modelos melhoram o desempenho da CNN contra imagens corrompidas usando métodos de processamento visual humano.

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Um método pra criar imagens HDR a partir de uma única foto usando imagens intrínsecas.

Um novo método melhora a análise focando em células de dados individuais.

Apresentando os Transformers de Visão Hiperbólica para classificação e análise de imagens avançadas.

Combinando imagens hiperespectrais e aprendizado profundo pra melhorar a classificação de materiais.

Um método pra limpar imagens com ruído de sal e pimenta usando o modelo L TV.

Novos métodos melhoram a qualidade de imagens em baixa luminosidade usando aprendizado semi-supervisionado.

Descubra como o DoSSR melhora a qualidade da imagem de maneira eficiente e eficaz.

Uma visão geral de vários métodos para juntar modelos e melhorar o desempenho de machine learning.

Apresentando o Wavelet-CLIP pra melhorar a detecção de imagens deepfake.

A Microscopia de Localização por Interferência de Vórtice melhora como os cientistas enxergam as estruturas celulares.

Usando redes neurais implícitas pra melhorar a medição da velocidade do som nos tecidos.

Novos métodos visam melhorar a eficiência do processamento de imagem quântica e reduzir a complexidade.

O InterNet melhora a estimativa de homografia aprendendo com imagens sem dados rotulados.

Aprenda sobre técnicas de remoção de ruído em imagens pra melhorar a clareza e a qualidade.

Um método que combina dados de eventos e quadros tradicionais pra uma análise de movimento melhor.

Um olhar sobre novos métodos para mesclar imagens em diferentes iluminações.

Um novo modelo pra avaliar a eficácia dos sistemas de posicionamento baseados em visão.

Convoluções de Fourier contínuas melhoram a eficiência em tarefas de reconhecimento de imagem.

Novos métodos melhoram a velocidade e a qualidade nas tarefas de remoção de borrão de imagem.

Um novo framework melhora a rotulagem de pixels ao lidar com a incerteza na segmentação semântica.

Explorando a importância da esparsidade em grupo na análise de dados em várias áreas.

Um olhar sobre como as CNNs aprendem características de imagem e suas semelhanças universais.

Um método novo melhora a clareza das imagens de tomografia, removendo artefatos em anel de forma eficaz.

Um olhar sobre o papel e os métodos dos modelos de difusão na criação de imagens.

O SATA melhora a robustez e a eficiência dos Transformers de Visão para tarefas de classificação de imagens.

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

Um novo método melhora a identificação de objetos orientados em imagens de sensoriamento remoto.

O sistema CIAI melhora a detecção de ruídos em imagens, aumentando a precisão do modelo de IA.

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

A FireLite oferece detecção de incêndio precisa com poucos recursos no transporte.

Novas técnicas melhoram a precisão das cores em imagens HDR pra uma exibição melhor.

PerCo (SD) oferece um método público para compressão de imagem de alta qualidade.

UIR-LoRA melhora a restauração de imagem lidando com várias degradações ao mesmo tempo.

Métodos de aprendizado de máquina melhoram o controle de qualidade para defeitos na impressão de garrafas de vidro.

Como a IA melhora o rastreamento de pães devolvidos nas padarias para um uso melhor dos recursos.

Uma nova abordagem para calibração de câmeras usando colimadores pra mais precisão.

O TROPE melhora as legendas de imagens ao focar nas partes dos objetos para mais detalhes.

Apresentando o benchmark EndoDepth pra avaliar modelos de previsão de profundidade em procedimentos endoscópicos.