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Un nouveau cadre améliore l'adaptabilité des modèles aux données inattendues en vision par ordinateur.

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DroneVis simplifie les tâches de vision par ordinateur pour les drones, améliorant l'utilisabilité et la fonctionnalité.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles vision-langage avec des classes connues et inconnues.

Une étude sur la performance des modèles de diffusion par rapport aux GANs pour l'amélioration de la qualité des images.

Explorer des méthodes pour améliorer la précision de localisation dans les images aériennes.

Diff-Tuning améliore les modèles de diffusion pour une meilleure génération d'images et d'adaptation.

Combiner des modèles de langage visuel avec l'apprentissage par renforcement améliore l'efficacité d'accomplissement des tâches.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension par les machines des interactions dynamiques dans le contenu vidéo.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation de l'orientation de la tête pour plus de précision dans des situations réelles.

TransCLIP améliore les prédictions en intégrant des données visuelles et textuelles dans les modèles de vision-langage.

Cette étude évalue les trackers à transformateur face aux attaques adversariales dans le suivi d'objets.

SpatialRGPT améliore la compréhension de l'agencement des objets dans les Modèles de Langage Visuel.

Un cadre pour relier le traitement d'images et l'interprétation de texte dans les modèles de vision.

Une méthode utilisant MCMC pour une génération efficace d'échantillons négatifs dans l'apprentissage contrastif.

Cette étude examine les méthodes de regroupement d'images sur de grands ensembles de données, mettant en évidence les variations de performance.

Un nouveau modèle améliore les prédictions des interactions entre objets en utilisant des vidéos et des images.

Présentation de CUT, un cadre pour la génération d'anomalies réalistes et diversifiées sans formation supplémentaire.

Cette recherche montre comment les images et le texte interagissent dans les tâches de raisonnement.

Une nouvelle méthode pour améliorer les mécanismes d'attention dans le traitement de données complexes.

Open-YOLO 3D améliore la segmentation d'instances 3D avec rapidité et précision.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage visuel en intégrant la représentation d'objets en 3D.

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Découvre comment MetaMixer transforme l'efficacité et l'adaptabilité des modèles.

Des recherches montrent comment les patchs de déclenchement influencent la génération d'images dans les modèles de diffusion.

DiffCut propose une nouvelle façon de segmenter les images sans données étiquetées.

Gear-NeRF améliore le rendu de scènes 3D dynamiques en utilisant des techniques sensibles au mouvement.

Découvrez DOMA, un modèle pour prédire le mouvement dans des scènes 3D.

Un nouveau cadre améliore l'enregistrement de nuages de points en utilisant des marqueurs fiduciaires LiDAR.

Une nouvelle méthode améliore la précision des petits modèles en utilisant des données synthétiques.

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MambaDepth propose une nouvelle façon d'estimer la profondeur à partir d'images uniques.

Une méthode pour équilibrer la précision et le coût dans les modèles de classification d'images.

Une nouvelle méthode crée rapidement des modèles 3D détaillés à partir d'images uniques.

Examiner le rôle des neurones dans les modèles CLIP et leurs interactions.

Ce document explore comment les MLLMs stockent et transfèrent des informations pour répondre à des questions visuelles.

MASA apprend le suivi d'objets en utilisant des images non étiquetées, ce qui améliore son adaptabilité dans des situations variées.