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Un nouveau jeu de données avec des paires d'images de trois types de caméras pour la recherche en vision par ordinateur.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'image dans des conditions variées.

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Cet article explore la résolution de problèmes inverses en utilisant des modèles et des techniques avancés.

Un nouveau modèle améliore la segmentation des silhouettes en utilisant des signaux RF pour un meilleur mouvement.

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Un nouveau cadre améliore le traitement d'image dans les grands modèles de langage multimodaux.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité des modèles de diffusion tout en préservant la qualité des images.

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La recherche se concentre sur l'amélioration des petits MLLM en utilisant des connaissances provenant de modèles plus grands.

Une nouvelle méthode améliore les modèles 2D en intégrant des caractéristiques 3D pour de meilleures performances.

Une approche économique pour analyser des images haute résolution et du texte.

GLOMAP améliore l'efficacité et la précision de la SfM mondiale pour la modélisation 3D.

Voici MaskInversion, qui améliore la façon dont les modèles se concentrent sur les détails dans les images.

Une nouvelle méthode améliore l'appariement des livres pour les catalogues de bibliothèques en utilisant des techniques avancées.

De nouvelles méthodes transforment le détourage d'image, améliorant la précision et la facilité d'utilisation.

Une nouvelle approche offre des explications plus claires pour les décisions de classification d'images.

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STN-YOLO améliore la précision de la détection des plantes en agriculture grâce à des techniques avancées de traitement d'images.

MaskUno améliore la précision dans la segmentation d'instance avec un traitement des classes indépendant.

Un nouveau modèle améliore la classification d'images pour les appareils à faible consommation.

Une nouvelle méthode améliore la qualité d'image sans entrée spécifique dans la génération.

Le cadre MAFT+ améliore la segmentation des objets grâce à l'optimisation collaborative de la vision et du texte.

RPrDepth utilise des images uniques pour une estimation précise de la profondeur en s'appuyant sur des données riches.

Une nouvelle méthode améliore la détection et la reconnaissance de texte dans des conditions difficiles.

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Une nouvelle méthode pour détecter les pannes dans les modèles de classification d'images.

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Présentation de MESA et DMESA pour une meilleure analyse et reconnaissance d'images.

Une nouvelle approche qui améliore la compréhension des machines des données visuelles provenant de sources diverses.

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Présentation d'une méthode pour améliorer la mesure de turbulence et la clarté des images infrarouges.

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour détecter les objets saillants dans des images à haute résolution.

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ED-VAE améliore la génération de données en s'attaquant aux limites des VAEs traditionnels.

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