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FeatureSORT améliore la précision de suivi et la flexibilité dans des environnements dynamiques.

Une nouvelle méthode améliore la précision du suivi 3D en utilisant des données de nuage de points.

Une nouvelle approche améliore la clarté des questions générées à partir d'images.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité des Vision Transformers tout en gardant la précision.

FALIP améliore la compréhension des images et du texte de CLIP sans modifier les originaux.

De nouvelles techniques améliorent le suivi des objets dans des images satellite difficiles.

Développer un modèle pour une segmentation d'image précise dans des conditions de conduite diverses.

De nouvelles techniques améliorent l'estimation de l'orientation de la tête à partir d'images frontales uniques.

Explorer comment ResNet18 traite les caractéristiques grâce à son flux résiduel unique.

Des méthodes innovantes transforment la façon dont les systèmes détectent et localisent des objets dans des espaces 3D.

VQA-Diff combine des techniques pour améliorer la modélisation 3D de véhicules à partir d'images du monde réel.

Une nouvelle méthode améliore la vision des robots en s'adaptant à différents problèmes d'image.

Cet article parle d'un nouveau modèle qui combine le traitement visuel et le traitement du langage.

GROD améliore la façon dont les transformateurs gèrent les données hors distribution pour de meilleures prédictions.

De nouvelles perspectives sur les classificateurs robustes améliorent leur capacité à résister aux attaques.

Cet article examine comment les réseaux de neurones traitent des données via leurs représentations.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans le label des objets vidéo grâce aux relations contextuelles.

Cette étude évalue comment les grands modèles gèrent plusieurs objets dans les images.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension du contenu vidéo par l'IA.

Une nouvelle méthode améliore le timing et l'efficacité de l'entraînement des CNN.

Un aperçu de comment les modèles d'apprentissage profond apprennent et priorisent les caractéristiques.

Explorer LaFAM : Une méthode sans étiquette pour mieux comprendre les décisions de l'IA.

TrCAM-V propose une nouvelle façon de localiser des objets dans des vidéos avec un minimum d'infos.

RHRSegNet améliore la segmentation sémantique pour les images de nuit, super important pour la conduite autonome.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des parties du corps dans des images complexes.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'objets vidéo en s'appuyant sur les relations contextuelles.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'objets dans les vidéos avec des données faiblement étiquetées.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des objets inclinés dans les images aériennes.

L'Architecture Réseau Dynamique propose une nouvelle approche des systèmes visuels intelligents.

Une étude montre un meilleur appariement des véhicules grâce à des zones de capture d'images stratégiques.

Une nouvelle approche améliore la compression des ensembles de données et l'efficacité de l'entraînement des modèles.

Utiliser des vidéos non étiquetées pour améliorer la reconnaissance d'actions dans des vidéos longues.

Une méthode pour aider les robots à évaluer les formes et les positions des objets.

Une nouvelle méthode s'attaque à la surconfiance dans les systèmes qui reconnaissent plusieurs étiquettes.

Améliorer la détection avec des images RGB et de profondeur pour relever les défis du monde réel.

Un nouveau modèle combine les ConvNets et les Transformers pour améliorer la classification d'images.

Le cadre CEIA améliore la compréhension entre les données d'événements et les images.

Une nouvelle méthode améliore l'augmentation de données pour une meilleure qualité d'image.

Un aperçu des méthodes d'apprentissage profond pour la modélisation 3D à partir d'images.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'alignement des images au fil du temps.