Derniers articles pour Détection d'objets

Découvrez les dernières tendances et techniques en détection d'objets co-salients.

Comprendre comment les robots étiquettent et interprètent leur environnement.

Les robots acquièrent des compétences des actions humaines grâce à l'apprentissage par imitation.

Une approche fraîche améliore les liens entre les images et leurs légendes.

Explorer de nouvelles méthodes et défis dans la génération de graphes de scènes pour améliorer l'analyse d'images.

SHViT améliore l'efficacité et la rapidité des Transformers de Vision pour les tâches de vision par ordinateur.

De nouvelles méthodes en détection d'objets améliorent la flexibilité et l'efficacité dans diverses applications.

Une nouvelle méthode améliore la détection des portes pour les robots de service en utilisant des données simulées et réelles.

Les modèles de base transforment l'avenir de la technologie de conduite autonome.

Une nouvelle méthode améliore la navigation Visuel-Langage en utilisant des données d'entraînement provenant de vidéos de conduite.

Une nouvelle approche aide les machines à apprendre et à interpréter les concepts visuels efficacement.

Une nouvelle approche améliore les tâches de reconnaissance visuelle grâce à des mécanismes d'attention résiduelle.

Les caméras événementielles offrent des avantages uniques pour capturer des mouvements rapides avec des modèles d'état améliorant le traitement des données.

Un nouveau modèle donne des explications plus claires sur les décisions de détection d'objets.

Un nouveau système identifie les actions des élèves dans les vidéos de classe avec une grande efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de la détection d'objets dans les voitures autonomes.

Utiliser des données d'entraînement synthétiques pour améliorer l'efficacité dans la détection des bandes terminaux.

Noveau jeu de données et cadre améliorent la détection d'objets dans l'imagerie SAR.

Le DR4 de SkyMapper propose des données complètes sur des objets célestes dans le ciel sud.

Une méthode pour évaluer la transférabilité des modèles pré-entraînés pour la détection d'objets.

Un nouveau modèle améliore la détection d'objets dans des images de mauvaise qualité dans différentes conditions.

Un nouveau cadre améliore l'évaluation de la détection d'objets à travers différents types de données.

R2SNet améliore la précision des robots mobiles grâce au traitement des données local.

LSKNet améliore la compréhension contextuelle dans l'analyse d'images de télédétection.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets en utilisant des modèles génératifs et des données limitées.

Une étude sur l'aide aux robots pour identifier et suivre des objets dans des environnements domestiques.

Une nouvelle méthode utilise le langage pour créer des modèles d'espace 3D détaillés de manière efficace.

UP-CrackNet propose une nouvelle méthode pour détecter les fissures sur la route avec moins d'intervention humaine.

Une nouvelle approche pour améliorer les systèmes d'apprentissage automatique dans les tâches de reconnaissance d'images.

LiFT améliore les Vision Transformers pour les tâches d'image détaillées de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets en combinant des entrées textuelles et visuelles.

Cet article parle de nouvelles méthodes pour détecter les relations entre des objets dans des images.

Un nouveau modèle qui améliore l'analyse de données 3D pour les systèmes autonomes.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité de l'assemblage dans les milieux médicaux et industriels.

Analyser comment les techniques de compression vidéo affectent la performance des caméras fisheye dans les voitures autonomes.

Une nouvelle approche duale améliore la sécurité et l'efficacité dans les systèmes de transport intelligents.

Efforts pour détecter et combattre les déchets marins avec des technologies avancées.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de caméra et de radar pour une meilleure détection des objets.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision du traitement des données visuelles.

Des recherches montrent comment la curiosité aide les robots à en apprendre sur les objets en les explorant.