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Une étude sur la performance des modèles visuels fondamentaux face à des distorsions réelles dans les tâches de segmentation.

DiffAug améliore les systèmes de reconnaissance d'images grâce à des techniques de bruit innovantes.

Découvrez CANN, une méthode pour une localisation visuelle précise en utilisant des caractéristiques locales.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images à partir de texte en reliant correctement les entités et les modificateurs.

De nouvelles méthodes améliorent la segmentation des instruments chirurgicaux pour de meilleures chirurgies robotiques.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse d'images pour les applications biomédicales.

FETNet améliore les méthodes de suppression de texte dans les scènes pour un meilleur respect de la vie privée et une meilleure restauration d'image.

Un aperçu du défi Topologie OpenLane et de ses méthodes innovantes.

Un nouveau cadre améliore la segmentation de nuages de points en utilisant des modèles de fondation visuels.

La recherche montre que des neurones communs aident à la compréhension dans différents modèles d'IA.

Découvrez DreamSim, une métrique alignée avec la perception visuelle humaine.

Un nouveau modèle analyse les interactions sociales en utilisant des images 2D pour simuler un comportement 3D.

Présentation d'une nouvelle méthode pour la reconnaissance d'objets sans entraînement en utilisant des descriptions textuelles.

OpenOOD v1.5 améliore les méthodes d'évaluation de la détection OOD pour des performances fiables.

Un aperçu des méthodes de segmentation d'images alimentaires et de leur importance pour la nutrition.

La perte ELM améliore la précision de classification pour les classes minoritaires dans les modèles de reconnaissance d'images.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptation de domaine dans la segmentation sémantique en utilisant l'apprentissage contrastif.

Une nouvelle approche améliore l'adaptabilité des agents dans des environnements complexes.

Une approche simple pour créer des plans de pièces 3D détaillés en utilisant des annotations 2D.

Combiner des filtres passe-haut et des autoencodeurs améliore les graphiques vectoriels à partir d'images.

Recherche sur les techniques pour améliorer la performance de la réponse visuelle aux questions.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et les performances du filtrage inverse d'images.

Une étude sur le couplage d'actions dans des vidéos à travers le temps et l'espace.

Cette méthode améliore la perception 3D pour les voitures autonomes en utilisant les données de la caméra.

Une nouvelle méthode améliore les performances de segmentation d'image grâce à des techniques innovantes.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité et l'adaptabilité de l'apprentissage avec peu d'exemples.

MOSAIC révolutionne la reconstruction d'images à partir de données limitées en utilisant des techniques flexibles.

Cet article présente une méthode qui combine l'apprentissage automatique avec les retours humains pour un étiquetage d'images plus rapide.

Examen du rôle de l'apprentissage auto-supervisé dans l'amélioration des modèles transformer pour les tâches de nuages de points.

CID propose une nouvelle façon de traiter les nuages de points 3D de manière efficace.

Améliorer la précision dans la détection 3D en utilisant des techniques innovantes de cartes de profondeur.

DH-PTAM combine des caméras stéréo et des caméras d'événement pour une cartographie améliorée.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité et l'efficacité du débruitage d'images.

Une nouvelle approche améliore les configurations de pooling dans les réseaux de neurones convolutionnels.

BEVScope améliore l'estimation de profondeur pour mieux comprendre les environnements en robotique.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la qualité de l'entraînement des modèles d'image.

Une nouvelle architecture matérielle améliore l'efficacité et la précision de la détection de texte dans les scènes.

Une nouvelle méthode pour associer des images avec des nuages de points en utilisant des données géométriques et de couleur.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la résistance des classificateurs d'images aux patchs trompeurs.

Une stratégie pour optimiser le rangement des données dans les tâches de vision par ordinateur.