CMDFusion combine des données 2D et 3D pour améliorer la détection d'objets dans les véhicules autonomes.
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La science de pointe expliquée simplement
CMDFusion combine des données 2D et 3D pour améliorer la détection d'objets dans les véhicules autonomes.
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Une nouvelle méthode améliore la vision par ordinateur en faible luminosité sans données d'entraînement nocturne.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la segmentation sémantique de l'IA avec moins d'exemples étiquetés.
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Une nouvelle méthode améliore l'analyse des globules blancs dans l'imagerie médicale.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation sémantique dans les images de télédétection.
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Cette étude examine comment les configurations LiDAR affectent les véhicules autonomes dans des environnements hors route.
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Utiliser des infos de mouvement pour améliorer la reconnaissance d'objets dans les robots.
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Nouvelles méthodes améliorent la segmentation d'images avec des données limitées en imagerie médicale.
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Cet article parle des méthodes pour améliorer les performances de la segmentation sémantique en utilisant des taux atrous.
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Un nouveau modèle améliore les données d'entraînement pour la segmentation sémantique dans les applis d'IA.
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Une nouvelle méthode améliore l'odométrie visuelle en utilisant à la fois des points et des caractéristiques linéaires.
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La taille dynamique des tokens améliore l'efficacité de la segmentation sémantique pour les transformateurs de vision.
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De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les voitures autonomes prédisent leurs trajets.
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Une nouvelle approche pour accélérer les tâches de segmentation sémantique en traitement d'image.
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NP-SemiSeg améliore la précision de la segmentation sémantique tout en estimant l'incertitude.
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SegDA améliore la reconnaissance d'objets dans des images du monde réel pour les voitures autonomes.
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La génération de données synthétiques améliore l'efficacité et la performance de l'entraînement de l'IA.
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Une nouvelle approche améliore la segmentation sémantique grâce à des invites dynamiques et un alignement intelligent.
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Graph-Segmenter améliore la segmentation d'image grâce à des techniques de transformateur innovantes.
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Ce papier propose une méthode pour améliorer l'interprétation des images panoramiques.
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Examiner les avantages des modèles de diffusion pour les tâches de classification et de segmentation d'images.
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Une méthode pour segmenter les données LiDAR sans étiquettes manuelles en utilisant l'analyse temporelle.
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Une nouvelle méthode combine l'estimation de profondeur et la segmentation pour améliorer la sécurité des véhicules autonomes.
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Une méthode pour améliorer la segmentation d'images en utilisant des infos contextuelles des pixels.
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Une nouvelle méthode améliore la sélection des échantillons dans la segmentation sémantique.
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Apprends comment l'adaptation de domaine améliore la performance de la segmentation de nuages de points.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images médicales avec moins de données étiquetées.
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L'attention D-LKA améliore la précision et l'efficacité de la segmentation d'images médicales.
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Une nouvelle méthode entraîne des modèles en utilisant des images générées sans étiquettes humaines.
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L'attention déformable améliore l'efficacité et la précision dans les tâches de reconnaissance visuelle.
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La recherche améliore les méthodes de distillation de connaissances pour une segmentation d'image sémantique efficace.
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Cette étude passe en revue des techniques de réseaux de neurones efficaces pour l'analyse d'images en télédétection.
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RingMo-lite améliore l'analyse des images de télédétection avec efficacité et précision.
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Présentation d'une méthode de labellisation multi-classe efficace pour la segmentation sémantique.
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Une nouvelle technique améliore la diversité des ensembles de données d'images panoramiques intérieures.
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Améliorer l'apprentissage continu en gardant des connaissances grâce aux données du web.
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Des recherches montrent des failles dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à une manipulation ciblée de l'incertitude.
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MoDA améliore la segmentation sémantique dans les vidéos en utilisant les infos de mouvement.
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Ce projet apprend aux ordinateurs à utiliser le son pour faire des prévisions dans des environnements intérieurs.
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Une nouvelle méthode améliore la précision de segmentation en utilisant des infos de profondeur sans données étiquetées.
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