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Une nouvelle méthode pour déflouter les images améliore la qualité sans avoir besoin de grosses bases de données.

OneRestore répare les images endommagées touchées par plusieurs problèmes en même temps.

Un nouveau cadre améliore l'adaptabilité des modèles vision-langage grâce à un traitement de données intelligent.

Une nouvelle méthode améliore la découverte de pièces dans les images en utilisant des transformateurs.

Apprends à améliorer les images infrarouges pour mieux détecter les piétons dans les voitures autonomes.

Cette étude examine des métriques pour évaluer les temps de correction de l'auto-segmentation en imagerie médicale.

Découvre des méthodes pour identifier et représenter des formes dans les images.

Les machines s'améliorent à répondre aux questions sur les images grâce à un entraînement structuré.

SurgicalGaussian améliore la reconstruction des scènes chirurgicales en utilisant des Gaussiens 3D pour une précision améliorée.

Un aperçu des algèbres de tenseurs et de leurs applications dans l'analyse de données.

Étude sur l'influence de la taille du champ réceptif dans les modèles U-Net pour la segmentation d'images.

Développer un modèle pour une segmentation d'image précise dans des conditions de conduite diverses.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté des images de télédétection avec des techniques innovantes.

De nouvelles techniques améliorent l'estimation de l'orientation de la tête à partir d'images frontales uniques.

Une nouvelle méthode améliore la classification d'images en utilisant l'analyse topologique des données et la distillation de connaissances.

VQA-Diff combine des techniques pour améliorer la modélisation 3D de véhicules à partir d'images du monde réel.

Une nouvelle approche améliore la qualité des images sans avoir besoin de beaucoup de données d'entraînement.

Une méthode simplifiée pour mettre en œuvre la Poursuite d'Appariement Orthogonal pour des solutions éparses.

Diffuse-TreeVAE combine le clustering et la modélisation générative pour créer des images de haute qualité.

Une nouvelle méthode accélère la création d'images à partir de descriptions textuelles.

RHRSegNet améliore la segmentation sémantique pour les images de nuit, super important pour la conduite autonome.

Un nouveau jeu de données combinant images, texte et audio pour la recherche sur les scènes intérieures.

Une nouvelle méthode améliore la classification malgré des étiquettes bruyantes et des ensembles de données déséquilibrés.

Une méthode innovante sépare le bruit des détails de l'image pour une meilleure clarté.

Faser améliore la recherche en microscopie optique avec des outils de simulation innovants.

Une nouvelle méthode minimise les caractéristiques trompeuses dans l'apprentissage automatique avec moins d'effort humain.

Un aperçu de l'apprentissage par transfert et de l'apprentissage auto-supervisé dans le secteur de la santé.

Un cadre améliore l'efficacité de la téléopération dans des environnements peu éclairés grâce à des évaluations automatisées.

LeRF combine l'apprentissage profond et l'interpolation pour un meilleur redimensionnement d'images.

CosmoCLIP relie des images et du texte pour une meilleure analyse des données astronomiques.

Cette étude explore l'utilisation des GANs pour créer des images IRM synthétiques.

Cette méthode améliore l'appariement d'images selon les goûts de chacun grâce à des solutions évolutives.

Une méthode pour identifier et recréer des concepts à partir d'images sans aide humaine.

Une méthode pour aider les robots à évaluer les formes et les positions des objets.

AstroSpy s'attaque au problème des images générées par l'IA en astronomie.

CycleSAM améliore la segmentation chirurgicale en utilisant un entraînement sur une seule image pour de meilleurs résultats.

Un nouveau modèle combine les ConvNets et les Transformers pour améliorer la classification d'images.

Un aperçu des techniques de tramage et de leur importance dans le rendu d'images.

Des recherches montrent que les VLMs ont une mauvaise précision dans des tâches visuelles simples comparées aux humains.

Examiner l'impact de l'apprentissage profond sur les techniques de filigrane et les défis de sécurité.