Zobrazeno 1 - 10
of 37 286
pro vyhledávání: '"Cigdem, A."'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Appiani, Andrea, Beyan, Cigdem
Voice Activity Detection (VAD) is the process of automatically determining whether a person is speaking and identifying the timing of their speech in an audiovisual data. Traditionally, this task has been tackled by processing either audio signals or
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.14509
Gaze target detection aims at determining the image location where a person is looking. While existing studies have made significant progress in this area by regressing accurate gaze heatmaps, these achievements have largely relied on access to exten
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.18561
Gaze Target Detection (GTD), i.e., determining where a person is looking within a scene from an external viewpoint, is a challenging task, particularly in 3D space. Existing approaches heavily rely on analyzing the person's appearance, primarily focu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.17886
Autor:
Tur, Anil Osman, Conti, Alessandro, Beyan, Cigdem, Boscaini, Davide, Larcher, Roberto, Messelodi, Stefano, Poiesi, Fabio, Ricci, Elisa
In smart retail applications, the large number of products and their frequent turnover necessitate reliable zero-shot object classification methods. The zero-shot assumption is essential to avoid the need for re-training the classifier every time a n
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.14963
Segmenting multiple objects (e.g., organs) in medical images often requires an understanding of their topology, which simultaneously quantifies the shape of the objects and their positions relative to each other. This understanding is important for s
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.08038