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Une étude révèle les effets des obturateurs globaux et à rouleaux sur la détection des piétons.

Un nouveau cadre améliore la précision de l'alignement des données 3D à travers différents capteurs.

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Cet article parle du rôle de la perception des VE dans la technologie de conduite autonome.

Combiner des données visuelles avec la technologie sans fil pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des faisceaux.

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LiteTrack équilibre vitesse et précision pour le suivi d'objets dans différentes applications.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des normales dans les nuages de points 3D.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans les réponses aux questions liées aux images.

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Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets dans les vidéos sans données étiquetées.

Les améliorations des modèles génératifs boostent la rétention de connaissances en apprentissage machine.

Le dataset NOMAD aide à améliorer la détection des drones pour repérer les gens en cas d'urgence.

Une nouvelle approche pour l'estimation de la pose humaine qui met l'accent sur la vie privée et l'efficacité.

Une nouvelle technique améliore la diversité des ensembles de données d'images panoramiques intérieures.

Le modèle TBTNet améliore la précision de la segmentation avec peu de données.

Forgedit simplifie l'édition d'images en combinant des invites textuelles et des images originales.

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Explorer les capacités améliorées de VSLAM avec des caméras RGB-D et des marqueurs fiduciaires.

Le jeu de données sur le stationnement et les piétons améliore la sécurité des voitures autonomes en se concentrant sur la détection des piétons.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'image et la détection d'objets en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

DeepliteRT simplifie l'apprentissage profond ultra low-bit pour un edge computing efficace.

Cette méthode améliore la détection d'objets en utilisant un minimum de données étiquetées dans la télédétection.

Des recherches montrent des failles dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à une manipulation ciblée de l'incertitude.

Présentation de CPCNet, un réseau de neurones qui améliore les tâches de raisonnement visuel.

Une nouvelle méthode améliore la détection des repères sans étiquetage humain.

LineMarkNet améliore la précision du stationnement des véhicules autonomes grâce à une détection de lignes avancée.

Découvrez comment LP-CLIP renforce la robustesse des modèles multimodaux comme CLIP.

OccluTrack améliore la précision de suivi en s'attaquant aux problèmes d'occlusion dans des environnements bondés.

La recherche combine des modèles de langue et de diffusion pour améliorer les défenses contre les attaques adversariales.

Une nouvelle méthode améliore les détails et la qualité en modélisation 3D grâce à LoD-NeuS.

MoDA améliore la segmentation sémantique dans les vidéos en utilisant les infos de mouvement.

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Un aperçu de l'impact de la LSTA sur l'analyse vidéo.

Examiner la séparation de la pose et de l'apparence dans les techniques récentes.