Os modelos Vote2Cap melhoram a detecção e descrição de objetos em cenas 3D complexas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Os modelos Vote2Cap melhoram a detecção e descrição de objetos em cenas 3D complexas.
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Um novo método melhora o desempenho de rastreamento usando amostras misturadas de forma eficiente.
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Uma nova abordagem avalia a beleza da imagem usando consultas aprendíveis para ter resultados melhores.
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Explore como matrizes ajudam a analisar configurações de pontos na visão computacional.
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Novo método melhora o aprendizado do modelo através de técnicas avançadas de destilação de características.
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Novo método melhora a precisão do reconhecimento de ações com exemplos limitados em diferentes tipos de dados.
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Uma nova abordagem para rastreamento de objetos com uma arquitetura de transformer eficiente para dispositivos com recursos limitados.
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Uma nova abordagem reduz a necessidade de dados para tarefas de segmentação de vídeo eficazes.
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Analisando métodos pra melhorar a localização de objetos em configurações fracas supervisionadas e não supervisionadas.
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Um novo método melhora a privacidade das imagens coletadas por câmeras olho de peixe em carros autônomos.
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Nós melhoramos os modelos de VQA ao incorporar raciocínio, o que resulta em uma compreensão visual mais bacana.
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A pesquisa melhora os métodos de destilação de conhecimento para segmentação semântica de imagens de forma eficiente.
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Este estudo melhora a detecção de bola de futebol para robôs móveis em várias condições.
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A BroadCAM oferece mapas de ativação confiáveis, mesmo com conjuntos de dados pequenos em reconhecimento visual.
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O DetermiNet busca melhorar a capacidade dos modelos de identificar objetos usando determinantes.
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Explorando métodos pra localização eficaz de robôs móveis usando SLAM visual e marcadores fiduciais.
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Um novo método pra reduzir ruído de forma eficaz em fotos escuras.
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Essa pesquisa melhora o mapeamento e a posição dos robôs usando técnicas de deep learning.
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Métodos inovadores para segmentação de objetos a partir de descrições de texto estão surgindo.
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Saiba mais sobre a importância e os desafios de detectar objetos pequenos em várias aplicações.
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Um novo método de segmentação de instâncias usando priors de forma mostra potencial em cenários com dados limitados.
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Uma nova abordagem para métricas de avaliação de segmentação de instâncias é apresentada.
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O MADAug melhora a augmentação de dados adaptando técnicas às necessidades do modelo durante o treinamento.
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Um novo método melhora a adaptabilidade dos modelos de AV a mudanças de ângulo de câmera.
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LeTracker melhora o rastreamento de objetos em vídeos para várias situações.
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Novo método melhora a detecção de ações entre humanos e objetos sem precisar de muita rotulagem.
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Framework detecta objetos importantes compartilhados em imagens sem treinamento prévio.
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Um olhar sobre métodos para recuperar matrizes de baixa classificação a partir de dados incompletos.
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Apresentando o MultIOD pra detecção de objetos de forma eficiente e sem ensaio.
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SparseSwin oferece classificação de imagem eficiente com menos parâmetros e alta precisão.
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Um novo framework melhora o reconhecimento de ações ao separar pistas espaciais e temporais.
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Um novo algoritmo leve pra rastreamento de objetos eficiente e preciso.
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Analisando os desafios de detecção de OOD em sistemas de Aprendizado de Múltiplas Instâncias.
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Novas técnicas melhoram os Transformers de Visão para ter um desempenho melhor com conjuntos de dados pequenos.
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Pesquisa explora como os agentes entendem o ambiente através da interação e da ação.
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Um novo sistema melhora a precisão na contagem de objetos com a ajuda do feedback dos usuários.
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Um novo conjunto de dados pra melhorar as relações visuais através de uma compreensão espacial e temporal.
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Uma nova abordagem melhora o algoritmo HATS pra classificar objetos de forma eficiente.
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Esse artigo fala sobre o impacto do Crop Guiado na classificação de objetos pequenos em imagens.
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Um novo método melhora a convolução de imagens sem preenchimento, aumentando a qualidade e a eficiência.
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