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Um novo método de segmentação não supervisionada usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Uma nova ferramenta facilita o aprendizado sobre Vision Transformers e como eles funcionam.

Uma nova abordagem melhora a precisão e a eficiência da segmentação de objetos em vídeo.

O S2TPVFormer melhora as previsões ao integrar informações espaciais e temporais pra uma compreensão melhor das cenas.

Conferência discute justiça nas técnicas de aumento de imagem e representação racial.

Um novo método melhora a geração de grafos de cena ao reter conhecimento ao longo do tempo.

Estudo revela padrões fortes em CNNs separáveis em profundidade ligados à visão biológica.

Uma imersão profunda nos Modelos de Difusão com Denoising e sua simplificação pra melhorar o aprendizado de representação.

CrossMAE melhora a eficiência na reconstrução de imagens sem depender de autoatenção.

Esse estudo analisa como a estrutura da linguagem ajuda a melhorar as previsões de layout em máquinas.

Um novo framework melhora o reconhecimento de ações não supervisionado usando dados de esqueleto.

Um novo framework melhora o aprendizado contínuo para tarefas que combinam visão e linguagem.

Analisando o impacto do barulho nos rótulos em algoritmos de generalização de domínio.

Um novo método melhora a previsão de movimentos do corpo para dispositivos com display de cabeça.

O LiDAR-PTQ melhora a detecção de objetos 3D para carros autônomos e robótica.

Essa pesquisa foca em melhorar o aprendizado com poucos exemplos através de uma seleção cuidadosa de classes.

Novo método estima poses humanas em 3D usando câmeras de profundidade não calibradas.

SHViT melhora a eficiência e a velocidade em Transformers de Visão para tarefas de visão computacional.

Descubra novos algoritmos que melhoram a clareza de imagens em fotos embaçadas.

Uma nova abordagem melhora o rastreamento de movimentos humanos usando várias câmeras.

LLaVA-MoLE melhora modelos multimodais usando roteamento de especialistas pra ter um desempenho melhor.

CLOTH melhora a troca de conhecimento entre conjuntos de dados usando técnicas inovadoras.

MoE-LLaVA combina imagens e texto usando uma estrutura de modelo eficiente.

OGEN melhora a habilidade dos modelos de visão-linguagem de reconhecer novas classes de forma eficaz.

MoDE melhora a colaboração entre especialistas pra ter um desempenho melhor em machine learning.

Uma nova abordagem melhora a compreensão de imagens analisando estruturas semânticas e sintáticas.

Novos métodos em detecção de objetos aumentam a flexibilidade e a eficiência em várias aplicações.

A ferramenta OmniSCV cria imagens omnidirecionais de alta qualidade pra treinar os algoritmos melhor.

Novo método melhora a recuperação de layout interno usando imagens panorâmicas não centrais.

Melhorando a precisão do modelo para categorias raras em conjuntos de dados com cauda longa.

Apresentando o CLML: uma abordagem consistente para aprendizado multi-rótulo.

Um método pra melhorar o reconhecimento de expressões faciais focando nos movimentos do rosto.

Novo método ajuda veículos a prever cenas 3D pra tomar decisões melhores.

Um novo método melhora como os modelos percebem profundidade e relações espaciais em imagens.

Novo método melhora o reconhecimento de texto em imagens por meio de aprendizado guiado por instruções.

A PIAVE ajuda máquinas a captar vozes com clareza, mesmo quando as pessoas viram a cabeça.

Pesquisa sobre como melhorar modelos de aprendizado contínuo através da sensibilidade à ordem de tarefas e classes.

A Regularização de Dimensionalidade Local oferece soluções para melhorar a qualidade da representação em SSL.

Uma nova abordagem de IA junta redes neurais com raciocínio simbólico pra melhorar a tomada de decisão.

Uma nova abordagem combina componentes gaussianos e estruturas de malha para renderização 3D eficiente.