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LUCYD améliore les images en microscopie, en combinant des méthodes traditionnelles avec l'apprentissage profond pour une meilleure clarté.

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

Une nouvelle méthode améliore la vision par ordinateur en faible luminosité sans données d'entraînement nocturne.

Explorer des modèles de diffusion pour la génération et la classification d'images.

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

De nouvelles méthodes améliorent le retrait des filigranes tout en préservant la qualité de l'image.

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.

Une nouvelle méthode améliore la conversion des photos en croquis détaillés.

Découvrez comment le deep learning transforme la création d'images avec la synthèse 3D.

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

Une nouvelle méthode pour échantillonner des distributions complexes en imagerie.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des personnes dans les images grâce à une extraction de caractéristiques avancée.

Cette étude examine des méthodes pour récupérer des images afin de soutenir les arguments de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images sur des réseaux peu fiables.

Une nouvelle approche améliore à la fois l'édition d'images et la reconstruction en utilisant des GANs.

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Un nouveau système améliore l'identification des sources d'images synthétiques.

TDS améliore les modèles de diffusion pour une génération de données efficace et polyvalente.

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Une nouvelle approche améliore la localisation des objets en se concentrant sur l'apparence générale.

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Une nouvelle méthode de reconstruction d'images utilisant des modèles de diffusion latente montre des résultats prometteurs.

VCT permet des changements d'image efficaces tout en préservant des détails essentiels.

De nouvelles techniques visent à améliorer la qualité des images et à réduire le temps de génération.

Un nouveau modèle de retouche photo utilise des instructions en langage pour des modifications intuitives.

HRFNet améliore la détection des images satellites manipulées grâce à une intégration avancée des caractéristiques.

PE-YOLO améliore la précision de détection d'objets dans des conditions d'éclairage médiocres.

Aborder l'impact des échantillons difficiles et des étiquettes bruyantes sur les modèles d'apprentissage automatique.

Le dataset RetouchingFFHQ améliore les méthodes de détection de retouche de visage.

Étudie la dynamique des images numériques au fur et à mesure qu'elles évoluent avec le temps.

Un nouveau cadre améliore la précision et l'efficacité du clustering pour d'énormes collections de données.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des globules blancs dans l'imagerie médicale.

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