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D-CLOSE offre des insights plus clairs sur les décisions de détection d'objets par IA.

Un nouveau système améliore la détection d'objets en réalité augmentée avec HoloLens 2.

G-CAME améliore la compréhension des prédictions des modèles de détection d'objets grâce à des cartes de saillance claires.

Un nouveau cadre améliore la génération de données synthétiques pour les tâches de détection d'objets.

Un aperçu de comment les modèles DETR changent la détection d'objets.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer la reconnaissance d'images en utilisant des régions.

FasterViT combine des CNN et des Vision Transformers pour un traitement d'image efficace.

Un nouveau jeu de données pour la perception machine dans des environnements de réalité augmentée.

Une nouvelle méthode pour détecter les drones non autorisés en utilisant une technologie avancée.

Une méthode pour générer des questions à partir d'images et de légendes pour une meilleure interaction avec l'IA.

Une nouvelle méthode améliore les Vision Transformers pour une meilleure compréhension des images avec moins de ressources.

La recherche se concentre sur l'amélioration des capacités de raisonnement de l'IA grâce à des méthodes inspirées des humains.

Les exemples adversariaux peuvent embrouiller les systèmes de détection d'objets, révélant des failles de sécurité.

Une nouvelle approche pour renforcer la confiance dans la détection d'objets grâce à des techniques de calibration fiables.

Une stratégie pour optimiser le rangement des données dans les tâches de vision par ordinateur.

La recherche se concentre sur l'amélioration des méthodes de détection des éléments graphiques dans les documents.

Explore comment les jumeaux numériques et la communication sémantique améliorent les pratiques agricoles.

Améliorer la qualité de simulation grâce à des techniques de rendu hors ligne pour les véhicules autonomes.

Une étude sur les méthodes artisanales et d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'objets 3D.

Découvre SN-Netv2, un modèle qui améliore l'efficacité dans les tâches de vision par ordinateur.

Une nouvelle méthode de défense s'attaque aux attaques adversariales sur la détection d'objets dans les images de télédétection.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les ordinateurs traitent les images imparfaites.

Une nouvelle méthode accélère le marquage des données et l'entraînement des modèles.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la précision dans la détection HOI.

Une nouvelle technique améliore la détection d'objets par des robots dans les milieux agricoles.

Utiliser l'IA pour améliorer le suivi des fleurs sauvages et la santé des écosystèmes.

Cette recherche se concentre sur la reconnaissance d'actions efficace en utilisant uniquement des images vidéo.

NORIS améliore la sélection d'images pour entraîner des modèles de détection d'objets de manière efficace.

M-FLAG améliore l'analyse des images médicales en utilisant des modèles de langage figés et un entraînement optimisé.

RepViT combine des CNN et des ViTs pour des appli de vision mobile efficaces.

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'objets dans le brouillard et la pluie pour les voitures autonomes.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des modèles de classification d'images.

Un outil super sympa pour analyser des images et des vidéos d'animaux.

Utiliser l'IA pour relever des défis complexes dans les enquêtes astronomiques.

NAPTRON améliore la détection d'objets en s'attaquant aux problèmes liés aux échantillons hors distribution.

ETran classe efficacement les modèles pré-entraînés pour la détection d'objets et la classification d'images.

Améliorer la couche de base pour une meilleure analyse machine et un meilleur visionnage humain.

De nouvelles méthodes améliorent la résistance des systèmes de détection d'objets aux changements adverses.

Une nouvelle approche améliore l'efficacité des tâches de pré-entraînement Vision-Langue.

De nouvelles méthodes améliorent le suivi et l'identification des objets dans le contenu multimédia.