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Des techniques pour améliorer les images X-ray révèlent des détails plus fins des événements cosmiques.

FODVid innove la segmentation d'objets dans les vidéos en réduisant l'implication humaine grâce à l'analyse du mouvement et de l'apparence.

Une nouvelle méthode basée sur les GAN améliore la qualité et l'efficacité de la compression d'images.

Une nouvelle méthode automatise les ajustements de forme dans les masques de segmentation sémantique pour la synthèse d'images.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la compréhension des relations dans les images.

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Cette étude évalue comment les CNN gèrent les changements de couleur dans la classification d'images.

EDENVFI combine des transformateurs et des CNN pour une meilleure interpolation d'images vidéo.

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Une nouvelle méthode améliore le transfert de style d'image en utilisant du texte, tout en préservant les détails clés.

Des recherches montrent comment les interneurones Dm aident à la normalisation visuelle chez les mouches à fruits.

Des chercheurs proposent un routage par raccourci pour améliorer la performance des réseaux de capsules et réduire les besoins en calcul.

Une nouvelle méthode améliore la qualité de la retouche d'image en combinant les infos de fréquence et spatiales.

Un nouveau cadre réduit le besoin de données étiquetées dans les tâches d'IA sur les images.

Présentation d'une méthode pour améliorer la fiabilité dans la récupération d'images pour des applications critiques.

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RayMVSNet et sa mise à jour améliorent la précision de la modélisation 3D à partir d'images 2D.

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Utiliser l'apprentissage modulaire et l'auto-formation pour améliorer l'analyse d'images médicales.

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Un nouveau modèle qui améliore la performance des tâches visuelles en combinant des CNN et des Transformers.

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NORIS améliore la sélection d'images pour entraîner des modèles de détection d'objets de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images en utilisant des données étiquetées et non étiquetées moins fiables.

SDS-CLIP améliore les capacités de raisonnement image-texte de CLIP.

RCC-SGM améliore la clarté des images en tomographie photoacoustique sans avoir besoin de jeux de données appariés.

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L'augmentation bayésienne antagoniste améliore la généralisation du modèle avec peu de données.

Une nouvelle méthode pour échantillonner des distributions complexes en imagerie.

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