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Apprends comment les tenseurs organisent des données complexes sur plusieurs dimensions.

Des recherches montrent comment le biais d'attention gaussienne améliore la compréhension spatiale dans les transformateurs de vision.

Une nouvelle méthode aide les modèles à apprendre à partir d'un seul exemple de données.

Un nouveau dataset améliore la précision du matching texte-image.

SHS-Net propose une nouvelle méthode pour estimer les normales orientées à partir de nuages de points.

D-Net améliore l'analyse de nuages de points en identifiant des points distinctifs clés.

Une nouvelle méthode améliore la précision des étiquettes dans la segmentation d'images.

Une nouvelle méthode améliore les cartes de profondeur en utilisant deux types de caméras pour la robotique.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la précision de la classification multi-label.

Un aperçu de comment les machines peuvent mieux reconnaître des objets comme le font les humains.

Une nouvelle approche non supervisée améliore la synchronisation de rotation sans avoir besoin de beaucoup de données.

Cette recherche améliore la traduction automatique de texte à partir d'images en utilisant plusieurs modèles enseignants.

Méthodes pour améliorer les modèles de vision par ordinateur face aux distorsions d'image.

Cet article passe en revue des méthodes pour améliorer la qualité des images en utilisant l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation 3D à partir de points de vue uniques en utilisant une imagerie combinée.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des actions en se concentrant sur le timing et le mouvement.

Une étude sur la performance de SAM face à différents défis du monde réel.

Une nouvelle approche combine des éléments visuels et des connaissances externes pour améliorer les réponses aux questions.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de bâtiments 3D détaillés pour diverses applications.

Un nouveau modèle basé sur des transformateurs améliore la précision de l'odométrie visuelle monoculaire.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'actions à partir de vidéos limitées.

Une nouvelle méthode améliore la performance de la classification visuelle dans des tâches difficiles.

Une étude sur l'amélioration de la détection d'objets dans des conditions bruyantes pour les voitures autonomes.

EfficientViT améliore la vitesse et l'efficacité des transformers de vision pour les applications en temps réel.

Une nouvelle méthode génère des images indoor complètes à partir de vues limitées.

Explorer de nouvelles méthodes pour reconnaître des objets invisibles en vision par ordinateur.

Une méthode pour estimer la sensibilité spectrale d'une caméra sans équipement spécialisé.

SAM redéfinit la segmentation d'image avec des capacités de reconnaissance d'objet flexibles.

Présentation de techniques pour mieux gérer les reflets dans les données de nuages de points.

Un nouveau système améliore la détection des livraisons avec des caméras de sonnette intelligentes.

La recherche s'attaque aux défis pour prédire le comportement des objets avec de nouveaux ensembles de données.

De nouvelles techniques aident les robots à attraper des sacs en plastique transparents plus efficacement.

RHINO améliore la précision de détection d'objets pour les items rotatifs dans les images aériennes.

Le clustering aide à repérer des motifs dans les données dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore la résistance des réseaux de neurones aux attaques adversariales en utilisant des techniques NAS.

Une étude révèle les forces et les faiblesses des gros modèles pour traiter le texte dans les images.

Une nouvelle méthode améliore la réponse aux questions vidéo en analysant les connexions d'événements.

Une méthode en deux étapes pour enlever la pluie des images pour une meilleure visibilité.

Un aperçu des techniques de segmentation d'images et de leurs applications.

ULIP-2 automatise la génération de langage pour les formes 3D, améliorant la gestion des données.