Uma abordagem flexível pra melhorar a qualidade da imagem sem precisar saber antes dos problemas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma abordagem flexível pra melhorar a qualidade da imagem sem precisar saber antes dos problemas.
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Um novo método melhora a recuperação de imagens usando Ortogonalidade Suave e Transformadores de Visão.
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Esse artigo analisa as vulnerabilidades em modelos de segmentação semântica e propõe soluções.
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Uma visão geral dos MLLMs e suas aplicações em IA.
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Um novo método pra identificar dados OOD em modelos de aprendizado de máquina.
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Avaliar como as mudanças ambientais afetam o desempenho do modelo de reconhecimento de imagem.
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ProRes oferece uma solução flexível para diversos desafios de restauração de imagem.
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Uma olhada no impacto do aprendizado contrastivo de múltiplas facetas nos modelos de aprendizado de máquina.
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Novo método mistura formas humanas pra prever movimentos com precisão.
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Novos métodos melhoram a detecção de defeitos usando dados limitados em produtos industriais.
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Explorando os benefícios e desafios dos métodos de detecção de objetos semi-supervisionados.
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Um novo método pra gerar instruções de rotulagem claras pra conjuntos de dados de imagens.
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Um novo método melhora a detecção de objetos conhecidos e desconhecidos.
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Uma nova abordagem melhora a clareza de imagens em baixa luz sem precisar de dados pareados.
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O FLOWER trata de aprendizado com poucos exemplos e esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado de máquina.
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Este estudo melhora modelos de IA menores usando conhecimento de modelos de linguagem maiores.
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Novo método usa mineração de imagens para treinar sem anotações.
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Melhorando modelos de detecção de pedestres pra reter conhecimento enquanto aprende novos conjuntos de dados.
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Uma nova abordagem melhora a eficiência da correspondência de templates em tarefas de visão computacional.
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Novas técnicas melhoram a geração de vistas para cenas grandes e do mundo real.
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Um novo método melhora o controle sobre a geração de imagens mantendo a eficiência.
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Um olhar sobre como o aprendizado zero-shot classifica novos dados sem exemplos anteriores.
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Uma análise do ImageNet versus LAIONet e seus efeitos na precisão do modelo.
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Apresentando o xAI-CycleGAN para transformações de estilo de imagem mais rápidas e de alta qualidade.
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Um novo método melhora a compreensão de cenas para veículos autônomos usando consultas de instância.
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Um novo método melhora a modelagem 3D em cenas com baixa textura sem precisar de detecção de pontos-chave.
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Novo conjunto de dados e métricas melhoram a avaliação da qualidade do albedo em imagens.
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Novo método de deformação de malha profunda melhora a precisão na segmentação de órgãos abdominais.
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Um novo método melhora o reconhecimento de ações detalhadas usando dados de esqueleto.
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Shikra permite conversas naturais sobre áreas específicas em imagens.
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Um novo método aumenta a velocidade e a precisão na segmentação de objetos desconhecidos para robôs.
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Nova abordagem melhora o aprendizado de máquina com pares positivos semânticos.
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Um novo método reduz o barulho nas etiquetas focando em dados positivos e não etiquetados.
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Este estudo avalia o quão bem os modelos de recuperação de vídeo entendem as legendas e o conteúdo do vídeo.
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Novos métodos para mapeamento ambiental preciso em tempo real na robótica e realidade aumentada.
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Analisa o impacto do desequilíbrio entre fundo e primeiro plano no desempenho de detecção de objetos.
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Um novo método melhora a forma como a IA entende imagens e texto.
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Um novo método melhora como os modelos aprendem com transformações de dados.
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Uma nova abordagem pra melhorar o desempenho do modelo em conjuntos de dados desbalanceados.
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Um estudo sobre métodos feitos à mão e de aprendizado profundo para reconhecimento de objetos 3D.
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