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Un nouveau modèle intègre texto et images pour améliorer le traitement des données.

Cette étude améliore les modèles de segmentation en s'attaquant aux exemples bruyants dans l'apprentissage avec peu d'exemples.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification des classes dans des nuages de points 3D avec des données limitées.

AncLearn améliore la détection d'objets et la reconstruction dans des scènes intérieures en utilisant des ancres de forme.

Une nouvelle méthode améliore la détection de bugs en utilisant des données de gameplay non étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore la précision de segmentation en utilisant des infos de profondeur sans données étiquetées.

Cette étude examine l'utilisation de réseaux de neurones pour récupérer des signaux à partir d'observations bruyantes.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la précision dans les tâches de segmentation sémantique.

Présentation d'un nouveau cadre pour une segmentation précise des objets vidéo en utilisant le langage naturel.

Cet article explique comment utiliser des réseaux de neurones pour la reconnaissance de scènes dans des films et des séries.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des scènes 3D pour mieux reconnaître les objets rares.

FGFusion améliore la détection d'objets 3D en combinant efficacement les données lidar et caméra.

DimCL améliore l'apprentissage machine en renforçant la diversité des caractéristiques dans les représentations.

NeuralLabeling simplifie le process de labellisation pour les images et vidéos en vision par ordinateur.

Une approche innovante améliore l'efficacité et la précision des tests de reconnaissance d'image.

De nouvelles méthodes pour évaluer les techniques d'exposition des caméras améliorent la performance de l'odométrie visuelle.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation 3D pour des objets spécifiques en utilisant des techniques neuronales avancées.

Une nouvelle méthode améliore les capacités de génération de données des Autoencodeurs Variationnels.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles grâce à un masquage guidé par la saillance.

Une nouvelle méthode améliore les vues de la caméra pour une meilleure navigation et assistance.

ClusterFormer regroupe plusieurs tâches en un modèle polyvalent pour la vision par ordinateur.

Une nouvelle approche utilisant des discriminateurs masqués améliore le transfert de style d'images tout en gardant le contenu.

Une nouvelle méthode permet de compter des objets en utilisant uniquement des noms de classes, ce qui augmente la flexibilité.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des plaques d'immatriculation en utilisant des images prises sous différents angles de caméra.

La normalisation séparée améliore la performance du modèle transformeur et la représentation des tokens.

Les robots s'améliorent dans leur capacité à comprendre et interagir avec leur environnement.

EfficientFormer améliore les performances du Go sur ordinateur en utilisant une architecture de transformer.

Des chercheurs développent des robots avec une vision améliorée et de meilleures capacités de prise de décision grâce à un traitement d'image plus petit.

Cette étude évalue les techniques d'estimation de profondeur dans différents espaces intérieurs en utilisant un nouveau jeu de données.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des images grâce à une meilleure intégration du langage et de la vision.

Une nouvelle méthode réduit les coûts de calcul dans les réseaux de neurones profonds tout en gardant la précision.

Cette étude montre comment les modèles de langage identifient les références visuelles dans les dialogues.

MiliPoint propose une tonne de données pour la reconnaissance d'activité humaine avec un radar mmWave.

Une nouvelle méthode améliore la performance de l'apprentissage machine dans des environnements variés.

La régularisation de cohérence préservant l'ordre améliore les performances du modèle dans des situations variées.

EoRaS améliore la compréhension des formes d'objets dans la segmentation vidéo.