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Une nouvelle méthode améliore la précision du modèle avec des ajustements simples.

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OV-DQUO améliore la détection d'objets, en identifiant efficacement les catégories connues et inconnues.

Un nouveau cadre améliore la détection d'objets dans des scènes complexes.

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Des recherches montrent une méthode pour améliorer les performances des modèles multi-modaux en comblant les lacunes de représentation.

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CORENet améliore la segmentation d'objets avec peu de données grâce à l'apprentissage faiblement supervisé.

Cette étude examine l'efficacité des informations spectrales par rapport à la perturbation des bords dans le SSL de graphes.

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Un nouveau système suit et reconnaît des scènes 3D dynamiques en utilisant une seule vidéo.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis de l'apprentissage automatique sans étiquettes.

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De nouvelles méthodes luttent contre les attaques par backdoor sur les modèles d'apprentissage automatique pour plus de sécurité.

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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir des environnements dans les systèmes de renforcement visuel.

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Cet article parle des méthodes de calibration essentielles pour les détecteurs d'objets dans des applications critiques.

MG-SLAM propose un meilleur suivi et une meilleure cartographie pour les environnements intérieurs en utilisant des segments de ligne et des surfaces structurées.

Présentation d'une méthode flexible pour la détection d'anomalies au niveau des pixels en vision par ordinateur.

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CLIP gère bien le déséquilibre des données dans les tâches visuelles et linguistiques.

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Une nouvelle méthode utilise des points extrêmes pour une segmentation d'instance efficace avec un minimum d'annotation.

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Une plongée profonde sur comment l'incertitude affecte les prédictions des réseaux de neurones.