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Améliorer la qualité d'image en CT par rayons X grâce à des fonctions de perte ciblées.

DeiSAM améliore la compréhension des images en combinant des réseaux de neurones avec un raisonnement logique.

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Des techniques innovantes améliorent l'unicité des légendes d'images en utilisant des références de vérité terrain.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la détection des ombres dans les zones peu éclairées.

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De nouvelles méthodes dans la restauration d'art améliorent la préservation du patrimoine culturel.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images lors de la transmission sans fil sur des canaux bruyants.

Un nouvel outil génère des instances d'hallucinations visuelles diverses pour améliorer l'exactitude de l'IA.

Une nouvelle méthode pour créer des jeux de données afin d'améliorer la génération d'images multi-concepts.

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Une nouvelle approche améliore les données solaires historiques pour de meilleures recherches.

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

Une nouvelle technique améliore l'identification des avions dans des images de basse qualité.

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Une nouvelle méthode améliore la clarté dans la segmentation des images de minerai pour un meilleur traitement.

OSASIS révolutionne la stylisation des images tout en préservant les détails et la structure d'origine.

Un système pour éliminer les reflets dans les images pour des photos plus claires.

iDARR propose une approche nouvelle pour récupérer de la clarté à partir d'images bruyantes.

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

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Une étude compare deux méthodes pour améliorer l'imagerie par caméra gamma pendant les opérations.

Des recherches montrent des lacunes dans la performance des réseaux de neurones face à la corruption d'images.

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Améliorer l'analyse d'image avec MLOps dans des situations de manque de données.

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Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la qualité des modèles d'images génératives.

Le modèle MFS-HVE améliore la compréhension des relations entre entités en utilisant du texte et des images.

Cette recherche se concentre sur la création d'images satellites réalistes à partir de mises en page sémantiques.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de transformateurs pour s'adapter aux flux de données changeants.