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Les avancées dans la technologie des champs lumineux améliorent la précision des techniques d'estimation de la profondeur.

Une nouvelle méthode améliore la visibilité des caractéristiques cachées sur des surfaces 3D.

Présentation de LVOS : un dataset pour suivre des objets dans de longues vidéos.

Une nouvelle méthode crée rapidement des modèles 3D détaillés à partir d'images uniques.

La prédiction de chevauchement visuel améliore la précision et l'efficacité de la recherche d'images dans des environnements complexes.

La combinaison de capteurs visuels et haptiques améliore l'estimation de pose pour une collaboration humaine-robot plus sûre.

Une nouvelle méthode améliore le suivi d'objets en intégrant des données 3D.

Nouvelle approche améliore la modélisation 3D humaine dans des scènes occluses.

Un aperçu des stratégies actuelles et des défis dans l'estimation de posture 3D.

FeatureSORT améliore la précision de suivi et la flexibilité dans des environnements dynamiques.

Le benchmark TAPVid-3D améliore le suivi de points 3D pour la robotique et les applis vidéo.

Un aperçu des techniques et applications dans le suivi multi-objets.

ScaleRAFT améliore l'estimation de mouvement 3D à partir d'images 2D pour différentes applications.

TAPTRv2 améliore le suivi des points dans les vidéos en utilisant des mécanismes d'attention pour plus de précision.

Un regard approfondi sur comment nous et les machines reconnaissons les objets.

Un aperçu des solutions basées sur l'infrastructure pour améliorer la perception des véhicules autonomes.

Méthodes innovantes pour créer des vues de qualité avec moins d'images.

SABER estime les positions des objets sans étiquettes de symétrie, améliorant les applications en robotique et en AR.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de pose 3D dans des environnements complexes.

L'apprentissage profond améliore notre capacité à voir des objets occlus avec des ondes THz.

Une nouvelle approche améliore la reconnaissance des fruits cachés dans l'agriculture.

Une nouvelle méthode améliore le suivi des objets dans les vidéos avec juste une caméra.

Un aperçu des méthodes pour reconnaître les affordances d'objets pour les machines.

Cet article parle des défis et des avancées dans la représentation précise des scènes 3D.

De nouvelles méthodes utilisant des vidéos classiques améliorent la qualité de modélisation 3D du visage.

Des recherches montrent des lacunes dans les modèles de classification d'images quand les objets sont partiellement cachés.

Une approche révolutionnaire pour améliorer la qualité d'image en éliminant les obstructions visuelles.

CAMOT améliore le suivi multi-objets en estimant les angles de caméra et les profondeurs.

Une nouvelle méthode améliore la précision des formes 3D dans des scènes dynamiques.

Découvre de nouvelles méthodes pour rendre la prédiction vidéo plus claire et plus précise.

Une nouvelle méthode améliore la ré-identification des personnes visible-infrarouge en utilisant des données de squelette.

Un jeu de données synthétique conçu pour une meilleure compréhension des environnements intérieurs par les machines.

NexusSplats améliore la précision et la vitesse de modélisation 3D dans des environnements chaotiques.

TreeFormer estime les squelettes de plantes à partir d'images, aidant l'agriculture et les études sur les plantes.

Une nouvelle référence examine comment les modèles comprennent les indices de profondeur à partir des images.

Des chercheurs améliorent les méthodes de suivi d'objets par ordinateur pour plus de précision dans les vidéos.

Découvre comment TOrtho-Gaussian améliore la création de vraies cartes numériques.

Une nouvelle méthode améliore la détection des points de repère faciaux, même dans des conditions difficiles.