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La mise à jour de réentraînement dynamique améliore la détection d'objets sans avoir besoin de données étiquetées.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles d'apprentissage automatique pour mieux détecter les échantillons inhabituels dans des ensembles de données déséquilibrés.

Une nouvelle méthode améliore la détection des petits objets tout en minimisant l'utilisation des ressources.

Une nouvelle approche améliore la précision de la modélisation 3D à partir d'images multi-vues.

TAPTRv2 améliore le suivi des points dans les vidéos en utilisant des mécanismes d'attention pour plus de précision.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de l'âge en utilisant des caractéristiques faciales et des réseaux de neurones graphiques.

Le Transformer avec attention partitionnée par canal améliore le détail et la clarté des images.

Découvrez de nouvelles techniques pour améliorer la qualité des images grâce à des méthodes de débruitage avancées.

Un nouveau système VIO améliore la navigation des robots en utilisant des caractéristiques de point et de plan.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des données visuelles sans perdre de détails.

Une étude sur l'amélioration des CNN en utilisant des étiquettes partielles et des modèles d'attaques adverses.

PEEKABOO aide les machines à localiser des objets sans données étiquetées grâce au masquage d'image.

MT-Diffusion génère efficacement plusieurs types de données en même temps, améliorant les applis IA.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des données pour les modèles de langage visuel en utilisant des techniques d'augmentation.

Une nouvelle méthode certifie la fiabilité de l'estimation de la pose des objets dans différentes conditions.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation des superpixels dans les images à 360° en utilisant l'apprentissage profond.

Cette étude évalue l'impact des extracteurs de caractéristiques visuelles sur les tâches d'apprentissage des robots.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'anomalies en s'attaquant au clustering de texte dans les modèles.

L'IA améliore la reconnaissance d'objets en comprenant les propriétés des matériaux pour une meilleure prise de décision.

EAFormer améliore la précision pour isoler le texte des images en utilisant les informations de contours.

Le Transformateur de Fréquence Local offre une meilleure clarté dans la restauration d'images.

Un nouveau test évalue les modèles sur leur capacité à reconnaître des objets rares.

MARINE identifie efficacement les attaques de prédateurs dans les vidéos d'animaux grâce à des techniques avancées de vision par ordinateur.

Cette recherche améliore le suivi de plusieurs objets en utilisant les caractéristiques de DINOv2 pour booster FairMOT.

Une nouvelle approche combine le mouvement et l'apparence pour une reconnaissance d'action efficace avec peu de données.

Un nouveau jeu de données synthétiques permet une détection précise des têtes et de la modélisation 3D.

BIV-Priv-Seg aide les développeurs de technologie à repérer le contenu privé dans les photos partagées par des personnes BLV.

CodedVO améliore la navigation des robots en s'attaquant aux défis d'estimation de profondeur avec des optiques codées.

Le dataset XS-VID et la méthode YOLOFT améliorent la précision de détection des petits objets.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision dans l'identification des individus occlus.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'objets et la perception de la profondeur pour les machines.

Une méthode pour améliorer la compréhension de la prise de décision des réseaux de neurones.

Une nouvelle approche pour améliorer la découverte d'objets en utilisant des images générées.

SFTD améliore les comparaisons de formes en vision par ordinateur, augmentant l'exactitude et la fiabilité.

Cette étude examine une méthode pour améliorer la segmentation dans différentes conditions de conduite.

Une nouvelle approche améliore le lien entre les images et le texte pour une meilleure interprétation.

Présentation d'une nouvelle approche pour connecter efficacement les modèles de langage et de vision.

Une nouvelle approche pour réduire la taille des images binaires tout en gardant leur topologie.

Une nouvelle méthode permet de séparer facilement des objets 3D avec juste quelques clics.

Flex-GCN améliore la précision dans l'estimation des poses humaines en 3D en utilisant des méthodes de graphes avancées.