Yingying Chen

Nouvelles méthodes pour protéger les systèmes de reconnaissance 3D contre les exemples adverses.

De nouveaux modèles améliorent la détection d'anomalies dans les environnements industriels en intégrant la vision et le langage.

Investiguer les risques de sécurité et les méthodes de détection pour les modèles de diffusion.

Présentation de FiLo : une méthode novatrice pour la détection et la localisation précise des anomalies.

MROVSeg améliore la segmentation d'image en utilisant des stratégies multi-résolution.

Un événement pour améliorer les modèles de segmentation d'image pour des voitures autonomes plus sûres.

UniVAD améliore la détection d'anomalies dans différents domaines avec un entraînement minimal.

La méthode LINK améliore la compréhension des vidéos en synchronisant efficacement l'audio et les visuels.