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MedSASS améliore l'imagerie médicale en utilisant l'apprentissage auto-supervisé pour une meilleure précision.

Cet article passe en revue la valeur des approches basées sur les régions pour une meilleure reconnaissance d'images.

ControlUDA améliore la capacité de l'IA à segmenter des images dans des conditions météorologiques difficiles.

Le cadre ConSept améliore la segmentation sémantique en réduisant l'oubli dans les modèles.

BLO-SAM améliore la segmentation sémantique avec une optimisation à deux niveaux et moins d'intervention manuelle.

MLO-MAE améliore l'apprentissage automatique pour la compréhension des images grâce à des stratégies de masquage ciblées.

Un nouveau jeu de données combine des données réelles et synthétiques pour mieux surveiller les forêts.

FeatUp améliore la résolution des caractéristiques d'image, boostant les performances dans les tâches de vision par ordinateur.

Une nouvelle méthode pour classifier des images sonar avec moins d'étiquettes.

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

Une nouvelle méthode améliore la segmentation panoptique en intégrant des données de profondeur.

Une nouvelle méthode améliore l'utilisation des données pour de meilleures performances du modèle.

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

TwinLiteNet propose une solution efficace pour la segmentation sémantique dans les voitures autonomes.

Le cadre OPTIN améliore les modèles de transformateurs sans avoir besoin de les réentraîner pour différentes tâches d'IA.

Une nouvelle méthode améliore la mesure de profondeur des objets transparents en utilisant la segmentation et NeRF.

Une nouvelle méthode améliore les images basse résolution pour de meilleures tâches de reconnaissance.

Un aperçu des méthodes de segmentation d'images et leur efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images en utilisant des descriptions textuelles et des paires d'images.

Un aperçu des avantages du guidage sans classificateur, conscient du sémantique, dans la création d'images.

Une nouvelle fonction de perte améliore la précision dans les tâches de segmentation sémantique.

Une méthode qui améliore les tâches de segmentation avec un minimum d'exigences en formation.

Une nouvelle architecture améliore la détection du cancer dans l'imagerie médicale en utilisant des entrées de plus basse résolution.

OTSeg améliore la segmentation sémantique en utilisant plusieurs invites textuelles pour plus de précision.

Nouveau modèle améliore la reconnaissance de l'environnement du véhicule en utilisant des caméras et LiDAR.

Un nouveau jeu de données améliore la classification des données Lidar pour des paysages variés.

Présentation de SQPFNet pour améliorer la segmentation avec des données limitées dans les images médicales.

Un nouveau système améliore la détection des défauts dans les modules photovoltaïques grâce à l'IA.

Un nouveau jeu de données se concentre sur les systèmes de transmission électrique ruraux.

Cette étude présente une méthode pour combiner des images spectrales afin d'améliorer les applications d'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche améliore les performances de segmentation pour les classes connues et inconnues.

Un nouveau système d'imagerie RF améliore la reconnaissance d'objets dans des environnements difficiles.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images en permettant un étiquetage textuel flexible.

EBSeg améliore la segmentation d'image en équilibrant efficacement les classes vues et non vues.

Une étude sur la confiance et l'incertitude dans les résultats de segmentation sémantique.

Une nouvelle approche basée sur la diffusion s'attaque efficacement à plusieurs tâches de vision par ordinateur.

De nouvelles méthodes améliorent les systèmes LiDAR pour de meilleures performances par mauvais temps.

ShiftAddAug améliore l'efficacité et la précision des réseaux de neurones pour les appareils edge.

HEML améliore la classification d'images en se concentrant sur des segments importants pour de meilleures explications.

Développer un modèle pour une segmentation d'image précise dans des conditions de conduite diverses.