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Explorando o papel das GNNs no processamento de dados de nuvem de pontos.

Esse artigo fala sobre o papel da percepção de BEV na tecnologia de carros autônomos.

Combinando dados visuais com tecnologia sem fio pra melhorar a eficiência do treinamento de feixes.

Apresentando um método eficiente de rotulagem multiclass para segmentação semântica.

O dataset RenderIH melhora a precisão na compreensão das interações da mão humana.

O LiteTrack equilibra velocidade e precisão para rastreamento de objetos em várias aplicações.

Um novo método melhora a estimativa de normais em nuvens de pontos 3D.

Uma nova abordagem melhora a precisão ao responder perguntas relacionadas a imagens.

Pesquisa sobre como detectar objetos incomuns em veículos autônomos usando técnicas de imagem avançadas.

Um novo método melhora a detecção de objetos em vídeo sem precisar de dados rotulados.

Melhorias nos modelos generativos aumentam a retenção de conhecimento em machine learning.

O dataset NOMAD ajuda a melhorar a detecção de pessoas por drones em emergências.

Uma nova abordagem para estimativa de pose humana priorizando privacidade e eficiência.

Nova técnica melhora a diversidade de conjuntos de dados de imagens panorâmicas internas.

O modelo TBTNet melhora a precisão da segmentação com poucos exemplos e com dados mínimos.

O Forgedit facilita a edição de imagens ao juntar comandos de texto e imagens originais.

Melhorando o aprendizado contínuo retendo conhecimento usando dados da web.

Explorando as capacidades aprimoradas do VSLAM com câmeras RGB-D e marcadores fiduciais.

O conjunto de dados de pedestres em estacionamento melhora a segurança em carros autônomos ao focar na detecção de pedestres.

Um novo método melhora a segmentação de imagens e a detecção de objetos usando aprendizado auto-supervisionado.

DeepliteRT simplifica o deep learning de ultra baixo bit pra computação em edge de forma eficiente.

Esse método melhora a detecção de objetos usando poucos dados rotulados em sensoriamento remoto.

Pesquisas mostram vulnerabilidades em modelos de aprendizado de máquina por meio de manipulação direcionada de incertezas.

Apresentando o CPCNet, uma rede neural que melhora tarefas de raciocínio visual.

Um novo método melhora a detecção de marcos sem precisar de rotulagem humana.

O LineMarkNet melhora a precisão do estacionamento de veículos autônomos com detecção avançada de linhas.

Aprenda como o LP-CLIP melhora a robustez de modelos multimodais como o CLIP.

OccluTrack melhora a precisão do rastreamento enfrentando os desafios de oclusão em ambientes lotados.

A pesquisa junta modelos de linguagem e de difusão pra melhorar as defesas contra ataques adversariais.

Um novo método melhora os detalhes e a qualidade na modelagem 3D através do LoD-NeuS.

MoDA melhora a segmentação semântica em vídeos usando informações de movimento.

Um novo modelo melhora a qualidade da imagem e a consistência na geração.

Um novo método pra criar modelos 3D de árvores usando uma câmera RGB em um braço robótico.

Um olhar sobre o impacto da LSTA na análise de vídeo.

Analisando a separação entre pose e aparência nas técnicas recentes.

Um novo método melhora a criação de imagens de grupos sem ajustes por cena.

Um novo método enfrenta os desafios de gerenciar grandes conjuntos de dados de IA.

Nova abordagem melhora como recursos visuais se relacionam com perguntas em VQA.

Um novo modelo integra texto e imagens pra melhorar o processamento de dados.

Este estudo melhora os modelos de segmentação ao lidar com exemplos ruidosos em aprendizado com poucos exemplos.