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Un nouveau modèle améliore la génération de graphes de scènes dans les contextes chirurgicaux.

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Un nouveau modèle améliore la détection des petits objets dans différentes applications.

Les caméras événementielles offrent des avantages uniques pour capturer des mouvements rapides avec des modèles d'état améliorant le traitement des données.

CLIPPER+ améliore l'enregistrement des nuages de points en identifiant avec précision les points valides au milieu des points aberrants.

AutoMMLab rend la création de modèles de vision par ordinateur facile pour tout le monde.

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CLIPose améliore l'estimation de la pose d'objets en utilisant des images, des nuages de points et des descriptions textuelles.

Cet article parle d'un nouveau cadre pour évaluer les hallucinassions dans les LVLMs.

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DCLS améliore la performance de classification audio en apprenant les positions des noyaux pendant l'entraînement.

Simplifier la détection de voies grâce à une génération de séquences innovante.

Combiner les données RGB et profondeur améliore la reconnaissance d'actions dans les systèmes robotiques.

Une nouvelle méthode améliore la performance du suivi infrarouge thermique grâce à l'intégration du mouvement.

Présentation d'une nouvelle méthode pour apprendre le comportement des objets dans des vidéos et des scènes 3D.

Une étude sur des méthodes efficaces pour le réglage fin de grands modèles grâce à l'Adaptation de Bas Rang.

Le cadre ConSept améliore la segmentation sémantique en réduisant l'oubli dans les modèles.

Un aperçu des modèles de diffusion et de leur impact sur l'IA générative.

BLO-SAM améliore la segmentation sémantique avec une optimisation à deux niveaux et moins d'intervention manuelle.

Examiner les limites des grands modèles de vision-langage dans la compréhension détaillée des images.

Une méthode pour améliorer les performances des GAN avec des données déséquilibrées.

Cet article explore les défis d'optimisation dans les Transformers et l'efficacité d'Adam par rapport à SGD.

Explorer les dernières méthodes en technologie de forme humaine et de vêtements.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation en utilisant des cartes d'activation de classe.

Apprends comment la quantification des réseaux rend les modèles plus efficaces pour les appareils avec peu de ressources.

Examiner comment les modèles apprennent à partir de plusieurs légendes et les raccourcis qu'ils trouvent.

Présentation d'ICP-Flow pour une estimation efficace du flux de scène dans les véhicules autonomes.

Découvrez comment l'échantillonnage négatif facilite l'entraînement des modèles et booste les performances.

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'objets inconnus grâce à un entraînement dé-biaisé.

NARUTO utilise des techniques neurales pour modéliser des environnements 3D en temps réel.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance des images par les ordinateurs grâce à la compréhension du langage.

Ce résumé met en avant les principaux développements dans la modélisation de l'attention humaine et son impact sur l'IA.

MLO-MAE améliore l'apprentissage automatique pour la compréhension des images grâce à des stratégies de masquage ciblées.

Une nouvelle méthode pour séparer précisément le premier plan et l'arrière-plan dans les images.

UniVS simplifie les tâches de segmentation vidéo en utilisant des invites pour de meilleures performances et polyvalence.

Une étude sur l'amélioration de la reconnaissance des objets par les machines sous n'importe quel angle.

Une nouvelle méthode pour peaufiner de gros modèles avec une efficacité améliorée.

Le Projet Tout-Visible V2 améliore la compréhension par l'IA des relations entre les objets dans les images.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des tâches de réassemblage en 2D et en 3D.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des réseaux résiduels sur les FPGA.