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Um novo método automatiza a criação de dados para tarefas de ancoragem visual, melhorando a eficiência do aprendizado de máquina.

Pesquisadores melhoram o aprendizado de formas 3D usando fontes de dados diversas para uma melhor compreensão das máquinas.

X-Former melhora como os modelos juntam a compreensão de imagem e texto.

GroupMamba melhora a eficiência e precisão do processamento de imagens em tarefas de visão computacional.

Novo método melhora modelagem 3D a partir de entradas de vídeo únicas.

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

Um novo modelo melhora o reconhecimento de combinações de objeto-atributo que nunca foram vistas.

Apresentando um método pra melhorar a resiliência de sistemas de IA através de ataques adversariais multitarefa.

O MeshSegmenter melhora a segmentação de modelos 3D usando texturas e métodos inovadores.

Um novo método cria imagens de alta qualidade a partir de layouts sem precisar de bancos de dados extensos.

O Ajustador Semântico Dinâmico melhora o desempenho do aprendizado auto-supervisionado em várias tarefas.

Novos métodos melhoram o reconhecimento de ações em dados visuais com análise de esqueleto.

O CycleMix melhora modelos de IA misturando estilos de imagem pra um desempenho melhor.

Um novo módulo melhora a navegação de robôs ao estimar a incerteza na segmentação de imagens.

DACCA melhora a detecção de faixas através de um aprendizado de características aprimorado e agregação de contexto.

Analisando a ascensão do reconhecimento de ações com poucos exemplos na análise de vídeo.

MetaAug reduz overfitting em PTQ através de transformações de dados inovadoras.

Uma nova técnica melhora a classificação de cenas usando redes neurais gráficas híbridas.

Apresentando o ESCAPE, um framework que melhora a precisão e a velocidade da pose humana em 3D.

Esse estudo avalia modelos de CNN e VGG16 Modificado em tarefas de reconhecimento de emoções.

Um estudo sobre como as CNNs reconhecem emoções através da análise de imagens.

Um novo método melhora a destilação de datasets, aumentando a eficiência do treinamento de modelos.

Um novo método melhora a eficiência do treinamento de detecção de objetos através de perdas baseadas em ranking em buckets.

Um método novo melhora o aprendizado de novas classes enquanto mantém o conhecimento antigo.

Apresentando o NeST pra aprender novas matérias sem esquecer as antigas.

Novo método TRG melhora a precisão na estimativa de posição da cabeça ao integrar características faciais.

Novo modelo melhora o raciocínio visual usando métodos de reconstrução 3D.

Apresentando o MC-PanDA pra melhorar a segmentação panóptica em ambientes desafiadores.

Um novo método melhora a compreensão de vídeos ao separar características dinâmicas e estáticas.

Apresentando o 360VFI pra melhorar a qualidade e a experiência de vídeo 360 graus.

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

Essa pesquisa apresenta um modelo de CNN para reconhecer a base e o expoente de expressões matemáticas em imagens.

Um novo framework melhora o reconhecimento de ações em vídeos usando vários modelos de visão-linguagem.

Novo método melhora modelos de deep learning para dispositivos com recursos limitados.

Novos métodos melhoram a recuperação de imagens borradas usando técnicas de deep learning.

GSN combina aprendizado de dicionário e técnicas de grafo pra melhorar a classificação de imagens médicas.

Um método pra melhorar modelos de visão-linguagem reduzindo o overfitting.

Novos métodos de dados sintéticos melhoram a precisão e a compreensão da detecção de objetos baseada em linguagem.

Novos métodos melhoram o desempenho do CLIP em diferentes domínios visuais.

Novos métodos melhoram a pegada robótica usando técnicas de modelagem avançadas.