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BBQ mélange des données visuelles et du langage pour une meilleure récupération d'objets en 3D.

NutNet améliore les systèmes de détection d'objets en identifiant efficacement les patchs adverses.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance d'images pour identifier les gens dans différents environnements.

Un nouveau point de référence évalue comment les LVLM s'appuient sur les connaissances linguistiques.

Un nouveau système permet de créer des modèles 3D à partir d'images réelles uniques.

Une nouvelle approche pour la segmentation d'objets vidéo améliore la précision en limitant l'utilisation de la mémoire.

ConSoR améliore la compréhension des connexions sociales grâce à l'analyse du contexte visuel.

Un nouveau modèle améliore la précision de l'estimation de profondeur en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

De nouvelles méthodes améliorent les ensembles de données d'images tout en garantissant la vie privée et la performance.

La recherche se concentre sur l'amélioration de l'efficacité des modèles de compréhension de documents.

Un nouveau benchmark teste le raisonnement compositionnel dans les modèles avancés.

CViT fusionne l'apprentissage des opérateurs avec des champs neuronaux conditionnés pour améliorer la modélisation scientifique.

ABTrack améliore la vitesse et l'efficacité du suivi visuel sur différents appareils.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles d'apprentissage automatique sur des données inédites.

ImageNet3D améliore la compréhension des objets 3D dans les images par les machines.

Un nouveau réseau de neurones améliore la reconnaissance des couleurs pour une meilleure classification des images.

Un passage des patchs aux pixels dans la vision par ordinateur change l'analyse d'images.

Cette étude présente une nouvelle méthode pour identifier les images d'entraînement clés dans les visuels générés par l'IA.

Cet article examine comment les modèles de l'espace d'état visuel gèrent les défis visuels.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'estimation de profondeur en utilisant des images uniques.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles à travers différents domaines en utilisant l'apprentissage par invite et l'alignement des gradients.

Une méthode pour identifier les attaques sur les systèmes en combinant des images et du texte.

Une nouvelle approche améliore la manière dont l'IA compare les images en utilisant des instructions visuelles.

Cette méthode ajuste les slots de représentation des objets en fonction de la complexité de l'image.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la récupération d'images en utilisant des échantillons de texte.

Une nouvelle méthode améliore la restauration d'image grâce à des techniques de décodage adaptatives.

Un aperçu de comment les réseaux équivariants distinguent efficacement les entrées.

Une nouvelle méthode améliore la détection 3D en utilisant des données d'image et de LiDAR.

Crée des vues réalistes à partir d'une seule vidéo en mouvement avec la technologie D-NPC.

Un ensemble de données pour tester les connexions entre images et textes montre que les modèles galèrent avec les tâches de texte à image.

EBSeg améliore la segmentation d'image en équilibrant efficacement les classes vues et non vues.

Un nouveau benchmark fusionne l’estimation de pose et la biomécanique pour une meilleure analyse du mouvement humain.

Des approches simplifiées pour l'apprentissage auto-supervisé améliorent la performance et l'accessibilité.

GenMM améliore l'insertion réaliste d'objets 3D dans des vidéos et des scans LiDAR.

WeCLIP améliore la segmentation faiblement supervisée en utilisant CLIP avec un effort de marquage minimal.

Explorer de nouvelles méthodes pour une reconnaissance efficace en few-shot dans l'apprentissage automatique.

Un nouveau benchmark vise la compositionnalité dans la compréhension vidéo et les modèles de langage.

La méthode MiSuRe améliore la clarté dans la segmentation d'image en utilisant des cartes de saillance.

Un nouveau cadre améliore la représentation de scènes 3D en utilisant des images 2D limitées.

Une nouvelle approche pour améliorer la correspondance image-texte en utilisant des modèles à double encodeur et des graphes de scène.