Artigos mais recentes para Visão Computacional

Pesquisadores desenvolvem o framework SPHERE pra melhorar a compreensão das máquinas sobre relações espaciais.

Descubra como essas redes transformam o manuseio de dados com simetrias.

Nova abordagem de superpixel melhora a compreensão das decisões das redes neurais.

Um novo método melhora a criação de imagens a partir de visões limitadas usando reconstrução 3D.

Aprenda como o aprendizado dividido reduz atrasos em aplicações de visão computacional em tempo real.

GenHMR transforma como a gente cria modelos 3D de humanos a partir de imagens.

Câmeras de evento melhoram a captura de dados visuais, deixando o mapeamento de cenas e a precisão do movimento mais top.

O HA-RDet combina métodos baseados em âncoras e métodos sem âncoras pra melhorar a detecção de objetos em imagens aéreas.

Um novo modelo ensina os computadores a entender imagens usando linguagem natural.

Pesquisadores enfrentam a alucinação de objetos na IA pra melhorar a precisão e confiabilidade.

A VIAP oferece uma solução pra enganar sistemas de reconhecimento de IA de várias formas.

Aprenda a alinhar visualizações 3D pra ter uma visualização precisa.

Aprenda como os computadores conseguem reconhecer objetos com poucos exemplos.

Técnicas pra melhorar a eficiência de CNNs em dispositivos com recursos limitados.

GAGS revoluciona a forma como interpretamos cenas 3D a partir de imagens 2D.

Pesquisadores melhoram a capacidade da IA de interpretar imagens com dados de treinamento mais bacanas.

Um novo framework melhora a análise de imagens médicas usando dados rotulados e não rotulados.

APT melhora o reconhecimento de imagem e texto com exemplos limitados.

O ScatSpotter oferece um grande conjunto de dados pra melhorar a detecção de cocô de cachorro em imagens.

Aprenda como algoritmos de agrupamento simplificam a análise de dados e revelam padrões ocultos.

Pesquisas mostram como enganar sistemas de detecção de veículos de forma eficaz.

Aprenda como a incerteza melhora a super-resolução em visão computacional para imagens mais nítidas.

Um framework unificado para tarefas de visão computacional eficientes usando dados mínimos.

Modelos aprendem objetos antigos e novos enquanto lembram do que já sabiam.

Watertox muda imagens de um jeito esperto pra confundir sistemas de IA, mas ainda deixa tudo claro pra gente.

Explorando como sistemas recorrentes podem melhorar o desempenho da segmentação de imagens.

O STTrack melhora o rastreamento de objetos juntando várias fontes de dados pra ter mais precisão.

NeSyCoCo melhora a capacidade da IA de conectar linguagem e visuais de forma eficaz.

O modelo CICLD melhora a segmentação semântica, unindo o mundo das imagens sintéticas e as reais.

Uma nova maneira de melhorar conjuntos de dados de imagem usando a contribuição humana.

Sistema revolucionário que rastreia animais em tempo real em diferentes ambientes.

Pesquisas mostram que redes convolucionais por camadas mantêm filtros gerais em várias tarefas.

Novos métodos melhoram o reconhecimento de objetos em diferentes condições climáticas usando dados sintéticos.

Descubra como a tecnologia ajuda os pesquisadores a monitorar pássaros em aviários.

Um novo método melhora o desempenho do reconhecimento de imagem com gerenciamento inteligente de tokens.

Aprenda como aumentar a confiabilidade dos classificadores de imagem contra distorções.

Um novo método que acelera o treinamento de deep learning sem grandes mudanças.

Descubra como uma única foto pode criar um modelo 3D detalhado de um rosto.

Um novo sistema rastreia objetos usando múltiplas visualizações e descrições.

Um método inovador liga a linguagem ao reconhecimento de cenas 3D pra máquinas mais inteligentes.