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PGIC simplifica mudanças complexas de imagem usando modelos existentes de forma eficiente.

Um novo método variacional melhora a restauração de imagens a partir de ruído.

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Novas abordagens melhoram a precisão da segmentação com menos dados rotulados.

O UVOSAM mistura modelos de rastreamento e segmentação, melhorando a análise de vídeos sem anotações caras.

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Uma nova abordagem usa imagens panorâmicas pra melhorar a compreensão de cenas em aplicações do dia a dia.

Um novo método melhora a clareza das imagens ao remover de forma eficaz as marcas de chuva.

Um novo método melhora o reconhecimento de ações em vídeos usando prompts.

Um novo método melhora o aprendizado de imagem usando raciocínio espacial.

Apresentando o Bi-ViT, um modelo totalmente binário que melhora a eficiência em tarefas de visão.

Novas técnicas melhoram a precisão da busca usando descrições em texto para imagens.

Um novo método melhora a restauração de imagens usando informações semânticas de modelos fundamentais.

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Tied-Augment melhora o desempenho do modelo com técnicas de aumento de dados eficientes.

Um novo método combina modelos generativos e 3DMMs pra criar rostos melhor.

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NeSy4VRD melhora os dados de relação visual para pesquisas em IA neossimbólica.

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Novo método melhora a previsão de ações ao focar nas interações entre objetos.

Apresentando o READMem para segmentação eficiente de objetos em vídeos com memória diversificada.

Co-MOT melhora a precisão e eficiência do rastreamento usando técnicas inovadoras.

Esse estudo melhora a compreensão de cenas em 3D usando modelos fundamentais sem precisar de conjuntos de dados extensos.

O CLIP4STR melhora o reconhecimento de texto em imagens usando modelos de visão-linguagem.

Novos métodos melhoram a detecção de objetos usando dados rotulados e não rotulados.

Um novo modelo sugere como nossos cérebros reconhecem objetos em meio a distrações.

Estudo mostra como a colocação de objetos afeta o desempenho do modelo em cenários de direção.

Pesquisa sobre o uso de PCA e ICA para melhores ajustes de imagem em GAN.

Autoencoders mascarados siameses melhoram o rastreamento e segmentação de objetos na análise de vídeo.

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Um olhar sobre estratégias para melhorar os processos de treino de GANs.

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