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Une nouvelle approche utilisant des modèles de diffusion pour une meilleure représentation des scènes vidéo.

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TRIPS améliore l'efficacité des tâches vision-langage en sélectionnant les morceaux d'images pertinents.

Les recherches mettent en avant l'utilisation du pré-entraînement auto-supervisé dans l'analyse d'images GIE.

Cette étude examine les problèmes dans les modèles qui répondent aux questions visuelles.

Une nouvelle méthode pour améliorer la qualité des images 3D en utilisant l'intégration par ondelettes avec Triplane.

De nouvelles techniques améliorent la détection des anomalies dans les inspections visuelles en utilisant l'apprentissage automatique.

Nouveau modèle qui améliore la création de cartes HD en temps réel grâce aux caméras embarquées.

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Une nouvelle méthode améliore la détection des petits objets malgré des étiquettes bruyantes.

Le Placement Sémantique améliore la capacité de l'IA à placer des objets en fonction du contexte.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des voitures autonomes grâce à un meilleur modélisation des interactions.

Comprendre comment les robots étiquettent et interprètent leur environnement.

Un aperçu des méthodes pour détecter les piétons dans des environnements à faible luminosité.

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Une méthode pour améliorer l'apprentissage à travers différents types de données.

GATS fusionne des modèles préentraînés pour un meilleur traitement des données multimodales.

ProvNeRF améliore la représentation 3D des scènes en utilisant des images limitées en analysant les origines des points.

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Une méthode pour décomposer des scènes 3D en parties significatives.

Un nouveau jeu de données renforce le lien entre la langue et les environnements 3D.

La recherche améliore la prédiction de force en chirurgie robotique en utilisant des données visuelles et de l'apprentissage machine.

Examiner les défis de la classification et de la reconstruction d'images dans les modèles d'apprentissage profond.

L'entraînement efficace de bas rang améliore les modèles CNN pour les environnements avec peu de ressources.

SADIR améliore la reconstruction 3D en intégrant des connaissances sur les formes pour plus de précision.

Une nouvelle méthode améliore la précision du suivi des objets en mouvement en trois dimensions.

Améliorer les LMM pour qu'ils réfléchissent et posent des questions pour plus de précision.

Présentation de PRTreID, une méthode unifiée pour suivre et identifier les joueurs dans les vidéos de sports.

Une approche fraîche améliore les liens entre les images et leurs légendes.

Cette étude explore comment les machines relient les actions à leurs résultats grâce à l'analyse vidéo.

De nouvelles méthodes améliorent le comptage d'objets dans les images aériennes en utilisant des données multi-spectrales.

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