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Une nouvelle méthode améliore l'inpainting du visage, préservant l'identité et la qualité.

CLIP économe en ressources réduit les besoins en calcul tout en gardant de bonnes performances dans les tâches image-texte.

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NoisyTwins améliore les StyleGANs pour générer de meilleures images à partir de jeux de données limités.

Utiliser des données synthétiques améliore la détection des mains dans un cadre industriel.

Un nouveau modèle transforme les sons en images claires, reliant les infos audio et visuelles.

Dynamic Mobile-Former améliore l'efficacité et les performances de la vision par ordinateur grâce à la convolution dynamique.

Une approche innovante pour aligner des vidéos sans exemples ou entraînement préalables.

Une nouvelle approche aligne des nuages de points 3D sans données étiquetées.

KD-DLGAN améliore la qualité de génération d'images en utilisant la distillation de connaissances.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer l'apprentissage avec peu de données.

Le benchmark RoboBEV évalue les systèmes BEV face à des défis du monde réel.

SpectFormer combine des couches spectrales et d'attention pour améliorer l'analyse d'image.

Ce cadre utilise l'adaptation en temps de test pour mieux prédire les mouvements humains.

Une nouvelle méthode identifie des actions dans des vidéos sans avoir besoin de données pré-étiquetées.

Le prompting hiérarchique améliore la précision et l'efficacité de la classification d'images grâce à un étiquetage structuré.

De nouvelles techniques améliorent la prédiction de profondeur à partir d'images uniques.

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EWT combine des transformations en ondelettes et des Transformers pour une meilleure clarté d'image et efficacité.

Une nouvelle façon de classer efficacement les images sans étiquettes.

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PARFormer améliore la reconnaissance des piétons grâce aux réseaux de transformateurs pour une meilleure précision.

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Un récent concours a mis en avant les progrès dans la mesure de la profondeur avec des images uniques.

Combiner le LIDAR avec des images en niveaux de gris améliore la précision et économise de l'énergie.

Une nouvelle méthode combine la lumière visible et l'imagerie thermique pour améliorer la précision de classification.

Une nouvelle méthode améliore la précision de détection d'objets en s'attaquant aux problèmes de confiance dans les prédictions.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance dans des environnements bondés malgré des vues obstruées.

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ProPanDL améliore la segmentation panoptique en intégrant l'incertitude dans la détection d'objets.

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Une nouvelle méthode pour créer des images réalistes en utilisant juste deux photos.