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Améliorer la qualité des images grâce à des méthodes de déflouement efficaces et des modèles mathématiques.

De nouvelles techniques améliorent la gestion des données en microscopie sans perdre de précision.

G-NeRF innove en générant de nouvelles vues à partir d'images uniques avec des techniques de géométrie améliorées.

PASA propose une nouvelle méthode pour détecter des échantillons adverses dans les modèles de deep learning.

Le cadre E3 améliore la détection d'images synthétiques réalistes en utilisant des données limitées.

COCONut offre une meilleure qualité et précision dans les ensembles de données de segmentation d'images.

Les modèles de diffusion générative créent de nouvelles données en transformant du bruit en résultats réalistes.

Présentation de CSOD, une nouvelle méthode pour améliorer la performance de détection d'objets.

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DiffScaler améliore les modèles de diffusion pour des tâches d'image variées de manière efficace.

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La recherche met en avant des stratégies pour améliorer le SAM dans les tâches d'imagerie médicale.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer la segmentation d'images en imagerie médicale.

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Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles 3D en utilisant plusieurs points de vue.

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Techniques révolutionnaires pour un traitement d'image efficace en utilisant le transport optimal.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation à quelques exemples en utilisant des invites visuelles et des mécanismes d'attention.

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