Marginalización de fase en Vision Transformers: inestabilidad de cuadrícula
Mejora la segmentación y profundidad con marginalización de fase en Vision Transformers. Sin entrenamiento, más precisión.
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Descubre GeM-NR, un método innovador para editar imágenes multivista con cambios drásticos de geometría y apariencia, sin necesidad de entrenamiento previo. Mejora la consistencia en escenas 3D.
Un modelo compacto de percepción autónoma que integra múltiples sensores y aprendizaje balanceado para lograr mayor eficiencia y velocidad de inferencia.
Descubre cómo DenseMLLM permite a los LLM multimodales estándar realizar predicciones densas sin decodificadores adicionales. Resultados competitivos en segmentación y profundidad.
MDA elimina puntos voladores en estimación de profundidad usando mezcla de densidades. Mejora bordes, maneja objetos transparentes y cielo sin coste adicional.