Une nouvelle méthode pour reconnaître des événements dans des vidéos en utilisant peu de données étiquetées.
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La science de pointe expliquée simplement
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De nouvelles méthodes améliorent la détection de petits objets dans les images.
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Une nouvelle méthode permet de créer des avatars humains et animaux personnalisables à partir de descriptions textuelles.
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Une nouvelle méthode pour mieux reconnaître les petits objets en vision par ordinateur.
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EPL améliore la précision de la reconnaissance faciale avec des méthodes innovantes de mise à jour de prototype.
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Diamond utilise des modèles de diffusion pour améliorer l'efficacité de la formation de l'IA.
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Une nouvelle méthode améliore la détection 3D en utilisant des caractéristiques d'images 2D.
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Une nouvelle approche pour améliorer les cartes de profondeur sur différents capteurs.
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PLEIADES améliore l'apprentissage automatique pour un traitement rapide et efficace des données basées sur des événements.
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Présentation de PQAH pour mieux comprendre les cartes thermiques de l'IA et leur évaluation.
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Présentation d'une méthode pour améliorer la correspondance d'images à travers des données visuelles variées.
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BIMM apprend le contenu vidéo en imitant les chemins neuronaux du cerveau humain.
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Cet algorithme améliore la précision du positionnement de la caméra en utilisant des points et des lignes.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des objets en mouvement en utilisant des sources de connaissances combinées.
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EAM montre une gestion de mémoire efficace pour les données visuelles complexes.
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PuTR propose une solution en temps réel pour le suivi d'objets sur le long terme dans les vidéos.
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S'attaquer aux problèmes d'augmentation de données pour une meilleure performance des Vision Transformers.
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Une nouvelle approche améliore la sécurité des réseaux de neurones contre les exemples adverses.
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LookHere améliore la performance du ViT sur des images haute résolution grâce à un meilleur encodage de position.
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Une nouvelle approche aligne les modèles de langage avec le contenu vidéo en utilisant des simulations textuelles.
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De nouveaux modèles améliorent l'apprentissage automatique grâce à des interactions de caractéristiques avancées.
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Combiner des modèles améliore la précision de la classification des images hyperspectrales.
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Cette méthode combine l'apprentissage profond et les maths pour améliorer le remplissage d'images.
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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles expliquent les interprétations d'images en utilisant WordNet.
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Un nouveau modèle aide les machines à interpréter des formes complexes à partir de la lumière et de l'ombre.
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Les réseaux de capsules améliorent la reconnaissance d'objets avec des structures et des méthodes d'apprentissage uniques.
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Une nouvelle méthode améliore la qualité des données de nuages de points pour diverses applications.
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L'harmonie améliore l'efficacité des machine learning pour comprendre les images et les vidéos.
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De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité du morphing facial avec des modèles de diffusion.
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Des chercheurs améliorent la précision de détection aérienne en utilisant des poses humaines synthétiques variées.
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Apprends comment les Steerable Transformers améliorent le traitement d'images et la classification.
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Examiner comment la complexité géométrique influence la performance des modèles en apprentissage par transfert.
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Cet article parle des hallucinations dans les LVLMs et propose des méthodes pour les gérer.
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Le cadre HDC améliore la reconnaissance d'objets en utilisant des descriptions en langage dans les images.
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Une méthode qui améliore la classification d'images pour plusieurs objets au fil du temps.
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Un nouveau modèle améliore le label des images en utilisant plusieurs sources de données.
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Une nouvelle méthode améliore les modèles de texte à image en utilisant des graphes de scène structurés.
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Une nouvelle méthode améliore la sélection d'exemples pour les tâches d'apprentissage visuel.
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Explorer le rôle des données synthétiques dans l'amélioration des systèmes de détection humaine aérienne.
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