OV-DQUO melhora a detecção de objetos, identificando categorias conhecidas e desconhecidas de forma eficiente.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
OV-DQUO melhora a detecção de objetos, identificando categorias conhecidas e desconhecidas de forma eficiente.
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Uma nova estrutura melhora a detecção de objetos em cenas complexas.
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Um novo método melhora imagens 3D removendo distrações em movimento.
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Pesquisas mostram um jeito de melhorar a performance de modelos multimodais, mexendo nas lacunas de representação.
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Um novo método melhora a precisão na localização de pontos de referência faciais em 3D usando aprendizado semi-supervisionado.
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O CORENet melhora a segmentação de objetos com pouco dado usando aprendizado fracamente supervisionado.
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Este estudo analisa a eficácia da informação espectral em comparação com a perturbação de bordas no SSL de grafos.
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Uma nova abordagem pra melhorar a performance de segmentação de objetos em vídeo em diferentes fontes de dados.
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Um novo sistema rastreia e reconhece cenas 3D dinâmicas usando um único vídeo.
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Novo método enfrenta desafios em aprendizado de máquina sem rótulos.
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Explorando como a Geometria Riemanniana muda nossa compreensão das redes neurais.
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Um novo método melhora os dados de eventos através de técnicas inovadoras de aumento.
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Um olhar sobre o TFMAN e seu impacto na melhoria da qualidade de imagem.
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Um novo método melhora a avaliação da qualidade de imagem com um conjunto de dados diversificado.
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Um novo método pra avaliar explicações de neurônios em modelos de deep learning.
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Novos métodos combatem ataques de backdoor em modelos de machine learning pra aumentar a segurança.
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Nova abordagem melhora a performance de segmentação para classes conhecidas e desconhecidas.
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Um novo método pra melhorar o seguimento de instruções de imagem em modelos multimodais.
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Um método pra melhorar a otimização em espaços curvos com cálculos imprecisos.
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Um novo método melhora o aprendizado em ambientes em sistemas de reforço visual.
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Uma nova abordagem pra aumentar a precisão da detecção em 3D em ambientes que mudam.
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Novo método melhora a consistência da segmentação de imagens 3D em diferentes ângulos.
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Uma nova abordagem melhora o desempenho do modelo com diferentes fontes de dados.
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Esse artigo fala sobre métodos de calibração essenciais para detectores de objetos em aplicações críticas.
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O MG-SLAM oferece um rastreamento e mapeamento melhor pra ambientes internos usando segmentos de linha e superfícies estruturadas.
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Apresentando um método flexível para detecção de anomalias em nível de pixel na visão computacional.
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Uma nova abordagem pra melhorar imagens de baixa resolução usando métodos estocásticos.
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Um novo método melhora a qualidade da imagem em autoencoders através de transporte ótimo dinâmico.
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O CLIP manda bem em lidar com desequilíbrio de dados em tarefas visuais e de linguagem.
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Melhorando a qualidade das amostras em machine learning com métodos inovadores.
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Um novo método usa pontos extremos pra fazer segmentação de instâncias de forma efetiva com mínima anotação.
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Esse estudo investiga como pequenas mudanças podem enganar as CNNs em tarefas críticas.
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Uma análise aprofundada de como a incerteza afeta as previsões das redes neurais.
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Um novo framework melhora a adaptabilidade do modelo a dados inesperados em visão computacional.
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Esse estudo explora novos métodos pra detectar pedestres em condições climáticas difíceis.
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DroneVis simplifica as tarefas de visão computacional para drones, melhorando a usabilidade e a funcionalidade.
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Um novo método melhora o desempenho de modelos de visão-linguagem com classes conhecidas e desconhecidas.
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Um estudo sobre o desempenho de modelos de Difusão em comparação com GANs para melhorar a qualidade de imagem.
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Explorando métodos pra melhorar a precisão de localização em imagens aéreas.
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Diff-Tuning melhora os modelos de difusão pra gerar imagens melhores e se adaptar.
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