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Novo método CrOC melhora a representação visual de dados sem rótulos.

Um novo método melhora o reconhecimento de múltiplos rótulos, mesmo com rótulos de imagem incompletos.

Usando imagens sintéticas pra melhorar métodos de detecção de objetos com poucos exemplos.

A CORA desenvolve novos métodos pra melhorar a detecção de objetos em imagens.

Um novo modelo combina ANNs e SNNs pra uma percepção visual eficiente.

BRGScene combina técnicas para melhorar o preenchimento de cenas 3D usando câmeras padrão.

Um novo modelo prevê parâmetros para acelerar o treinamento de redes neurais.

Um novo framework melhora o aprendizado com poucos dados em Transformers de Visão.

A rede TCSR oferece geração de imagens em alta resolução de forma eficiente para dispositivos móveis.

Câmeras baseadas em eventos oferecem captura de movimento eficiente ao focar nas mudanças nas cenas.

O DistractFlow melhora o treinamento de fluxo óptico com distrações realistas pra um desempenho melhor.

Um método pra melhorar a retenção de memória em modelos de IA aprendendo novas classes.

Poincaré ResNet usa geometria hiperbólica pra melhorar a compreensão de imagens e vídeos.

ARKitTrack apresenta um conjunto de dados RGB-D diverso para melhorar o rastreamento de objetos.

O 2PCNet melhora a precisão da detecção de objetos em ambientes com pouca luz usando métodos inovadores.

Novo framework melhora a geração de imagens a partir de descrições em texto usando técnicas de separação.

Novos algoritmos imitam a percepção animal pra reconhecer melhor as coisas.

Uma nova técnica simplifica plantas baixas 2D pra melhorar a navegação e o mapeamento.

Uma nova abordagem para melhorar a precisão de correspondência de imagens através do foco em áreas críticas.

Essa técnica melhora a precisão na visualização de grandes cenas usando vídeos casuais.

Um novo framework melhora o reconhecimento de ações ao aprimorar a representação das características.

Um novo método conecta conteúdo em vídeo com linguagem pra uma busca melhor.

Um novo modelo melhora a detecção de objetos 3D usando várias perspectivas de câmera.

SIO melhora a detecção de OOD gerando dados de treino sintéticos a partir de conjuntos de dados existentes.

Esse estudo melhora a geração de imagens usando o Bahasa Indonésia como idioma de entrada.

OVeNet melhora a classificação de imagens em nível de pixel usando relacionamentos entre pixels vizinhos.

DBARF melhora a estimativa de pose da câmera pra renderização de cenas realistas usando NeRF.

Pesquisadores melhoram modelos de texto para imagem ao focar nas escolhas humanas.

Novo método melhora a confiabilidade das previsões em modelos de detecção de objetos.

Apresentando o ActiveFT, um jeito eficiente de escolher amostras na afinação ativa.

O ViPFormer facilita o processamento de imagens e nuvens de pontos para várias aplicações.

Explorando como a simetria melhora o desempenho das redes neurais em várias tarefas.

Métodos inovadores melhoram a precisão e a eficiência na estimativa de poses de mão para diversas aplicações.

Um olhar sobre o aprendizado contrastivo e suas implicações para o aprendizado de máquina.

Técnicas para melhorar a performance de detectores de objetos em condições reais e variadas.

Um novo método simplifica a anotação de cenas 3D, economizando tempo e esforço.

Um novo sistema acelera a pesquisa em semicondutores de perovskita usando visão computacional.

YOSO simplifica a segmentação de imagem em tempo real com rapidez e precisão.

Um novo método para interpolação de vídeo mais suave usando modelos de difusão latente.

Um novo método pra melhorar a associação de dados em tarefas de visão computacional.