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Um olhar sobre como modelos de deep learning aprendem e priorizam características.

Explorando a LaFAM: Um método sem rótulos pra entender melhor as decisões da IA.

O TrCAM-V oferece uma nova maneira de localizar objetos em vídeos usando informações mínimas.

O RHRSegNet melhora a segmentação semântica para imagens noturnas, que é fundamental para a condução autônoma.

Um novo método melhora a segmentação de partes do corpo em imagens complexas.

Um novo método melhora a segmentação de objetos em vídeos aproveitando as relações contextuais.

Um novo método melhora a segmentação de objetos em vídeos com dados pouco rotulados.

Novos métodos melhoram a detecção de objetos angulados em imagens aéreas.

A Arquitetura de Rede Dinâmica oferece uma nova maneira de abordar sistemas visuais inteligentes.

Estudo mostra que combinar veículos fica melhor com captura de imagem em regiões estratégicas.

Uma nova abordagem melhora a compressão de dados e a eficiência no treinamento de modelos.

Usando vídeos sem rótulo pra melhorar o reconhecimento de ações em vídeos longos.

Um método pra ajudar robôs a medir formas e posições de objetos.

Uma nova abordagem enfrenta a superconfiança em sistemas que reconhecem múltiplos rótulos.

Melhorando a detecção com imagens RGB e de profundidade pra enfrentar os desafios do mundo real.

Um novo modelo combina ConvNets e Transformers pra melhorar a classificação de imagens.

A estrutura CEIA melhora a compreensão entre dados de eventos e imagens.

Um novo método melhora a geração de dados pra uma qualidade de imagem melhor.

Uma visão geral dos métodos de deep learning para modelagem 3D a partir de imagens.

Novo método melhora a precisão ao alinhar imagens ao longo do tempo.

MambaVision junta Mamba e Transformers pra melhorar o reconhecimento de imagem.

Um novo método que melhora a detecção de objetos usando rótulos de crowdsourcing barulhentos.

Nova abordagem ajuda robôs a aprender tarefas gerando imagens de ações.

OV-DINO melhora a detecção de objetos ao reconhecer nomes que não foram vistos no treinamento.

Uma nova abordagem melhora a identificação de veículos em diferentes ângulos de câmera.

A PaliGemma combina entendimento de imagem e texto pra aplicações versáteis.

Melhorando imagens sintéticas pra aumentar o desempenho do sistema de reconhecimento facial.

DisMAE melhora a generalização do modelo entre domínios usando dados não rotulados.

O DINO suíço melhora o reconhecimento de itens pessoais em robótica doméstica e dispositivos móveis.

Um novo método pra combinar várias scans e melhorar a precisão do registro de nuvens de pontos.

Métodos inovadores melhoram a classificação de fungos venenosos usando deep learning.

Um novo método reduz a dependência de anotações humanas na segmentação de imagens.

O LAPT simplifica a detecção OOD, melhorando a confiança da IA em situações incertas.

O framework KGpose melhora o reconhecimento de objetos estimando poses 6D a partir de imagens.

Uma visão geral das técnicas e aplicações em rastreamento de múltiplos objetos.

BiEquiFormer melhora o registro de nuvens de pontos para um alinhamento 3D preciso.

Modelos de VQA podem expor informações privadas, mesmo com técnicas avançadas.

Descubra como o GIMM melhora a interpolação de quadros de vídeo com modelagem de movimento avançada.

Uma nova abordagem melhora o realismo e a variedade nas imagens geradas usando aprendizado profundo.

Um novo método melhora a detecção de objetos 3D usando LiDAR e imagens 2D.