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Um novo método pra melhorar a previsão de movimento humano usando informações de objetos ao redor.

Um novo método pra criar malhas de referência mais limpas a partir de formas 3D dinâmicas.

Um novo método melhora a modelagem 3D a partir de vídeos de uma única câmera.

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O LongSync melhora a precisão de modelos 3D usando ciclos mais longos para a sincronização da câmera.

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Uma visão geral dos métodos de deep learning para modelagem 3D a partir de imagens.

DG-PIC dá um gás na análise de nuvem de pontos pra várias aplicações sem precisar re-treinar.

OmniNOCS melhora a compreensão de objetos 3D a partir de imagens 2D para robótica e AR.

Hamba oferece uma forma mais precisa de reconstruir mãos em 3D a partir de imagens únicas.

Point-CPR melhora a análise de nuvem de pontos 3D, aumentando a eficiência e o aprendizado.

Um novo método junta dicas de áudio e texto pra melhorar a identificação de objetos.

Um novo método pra ajustes realistas de iluminação e perspectiva em retratos.

Novos métodos melhoram a recuperação de movimento usando câmeras baseadas em eventos em ambientes dinâmicos.

Um novo método melhora a precisão na estimativa de profundidade usando imagem de campo de luz.

PilotAR melhora estudos piloto ao aprimorar a observação e a coleta de dados em AR e MR.

Um novo método melhora a detecção 3D usando apenas anotações 2D.

Um novo sistema de AR que melhora a segurança na cozinha para pessoas com baixa visão.

Um novo método gera nuvens de pontos 3D de forma eficiente a partir de imagens RGB únicas.

Um novo método melhora a qualidade da imagem 3D e reduz o tempo de treinamento.

Um método integra previsão de forma da mão com ajustes de câmera para modelos 3D.

Um novo método melhora o uso de memória na localização de câmeras sem perder a precisão.

O TAPTRv2 melhora o rastreamento de pontos em vídeos usando mecanismos de atenção pra ter mais precisão.

Um novo framework tem como objetivo melhorar a comunicação de dados em aplicativos de realidade aumentada.

Um novo método melhora a precisão na análise de movimento de objetos dinâmicos.

Novos métodos transformam o corte de imagem, melhorando a precisão e a usabilidade.

NIS-SLAM combina entendimento semântico e mapeamento avançado pra melhorar a interpretação de cenas.

A FOVAL melhora a precisão e a usabilidade dos óculos autofocais sem precisar de calibração constante.

Integrar as propriedades da câmera melhora a precisão da estimativa de profundidade auto-supervisionada.

Uma olhada no IG-SLAM e seu impacto na tecnologia de mapeamento em tempo real.

O MotionTrace melhora a AR prevendo os movimentos do usuário pra uma experiência mais suave.

Novos métodos melhoram a precisão do rastreamento de objetos em espaços 3D usando câmeras de evento.

Melhorando o aprendizado de vídeo egocêntrico através de dados exocêntricos transformados.

Métodos inovadores para criar visuais de qualidade usando menos imagens.

SABER estima poses de objetos sem rótulos de simetria, melhorando aplicações em robótica e AR.

GeoFormer melhora a representação de formas 3D completando os dados que faltam em nuvens de pontos.

A pesquisa foca em melhorar a consciência de contexto em Interfaces baseadas em Visão usando escala, espaço e tempo.

Novo método cria modelos 3D precisos usando poucas imagens de forma eficiente.