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Examiner comment les vision transformers comprennent les relations entre les objets dans les images.

Une étude révèle des différences clés dans la manière dont les humains et l'IA représentent les images.

Une étude sur la façon dont les VAE se comportent selon différents groupes démographiques sous attaque.

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

FALIP améliore la compréhension des images et du texte de CLIP sans modifier les originaux.

Ce projet vise à classifier les espèces de serpents en utilisant des techniques d'analyse d'image.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des objets inclinés dans les images aériennes.

Une nouvelle mesure d'évaluation améliore la performance des modèles dans les tâches de classification multi-étiquette.

Un outil pour analyser et améliorer les erreurs de reconnaissance d'image par ordinateur.

SPIN propose des annotations détaillées pour les sous-parties afin d'améliorer la reconnaissance d'images.

NOVIC présente des capacités de vocabulaire ouvert pour identifier des objets inconnus dans les images.

De nouvelles méthodes d'attention améliorent l'efficacité et les performances des modèles de transformateurs.

Un programme améliore la détection d'objets par les robots dans des environnements qui changent.

Une nouvelle méthode améliore la clarté dans les tâches de reconnaissance d'images.

Un aperçu des forces et faiblesses des KAN et MLP en apprentissage automatique.

PEEKABOO aide les machines à localiser des objets sans données étiquetées grâce au masquage d'image.

De nouvelles méthodes rendent les modèles de reconnaissance d'images plus petits et plus efficaces.

MALT améliore l'efficacité et le succès des attaques adversariales dans les modèles de classification d'images.

Une nouvelle méthode améliore les performances d'adaptation de domaine en apprentissage automatique.

MoMa améliore l'efficacité dans le traitement d'images et de textes ensemble.

Une étude sur les défis et solutions pour les hallucinations dans les MLLMs.

Ce papier explore l'impact du bruit sur les sorties softmax et la précision de classification.

Cet article examine l'efficacité de YOLOv8 pour identifier la maturité des fraises.

Self-TPT simplifie le réglage des prompts pour les modèles vision-langage, améliorant la vitesse et l'efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance de texte dans des scènes naturelles en utilisant des techniques innovantes.

Une nouvelle approche vise à améliorer la résistance de l'apprentissage actif aux attaques.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance par le modèle des combinaisons attribut-objet jamais vues.

Des recherches montrent que l'exposition répétée améliore la reconnaissance d'images dans le cerveau.

Un nouveau cadre améliore l'adaptabilité de l'apprentissage automatique dans des environnements visuels variés.

Cet article examine l'impact des attaques sur les modèles de machine learning et les stratégies de défense.

Apprends comment les symétries de groupe peuvent améliorer les modèles de classification en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode vise à réduire les biais dans les modèles d'apprentissage machine pour plus d'équité.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des dialogues grâce à des expressions référentielles efficaces.

Cette recherche vise à créer des CAPTCHAs qui embrouillent les machines mais qui sont clairs pour les humains.

Le dataset MIP-GAF aide à analyser les dynamiques sociales dans les images.

La recherche présente une méthode pour améliorer la reconnaissance d'images en utilisant moins d'exemples.

Une nouvelle méthode améliore le clustering pour les gros datasets en utilisant la Quantification Stochastique.

Cet article évalue le sentiment et le sens des légendes d'images.

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

LPT++ améliore la reconnaissance d'objets dans des classes avec peu d'exemples grâce à des techniques avancées.