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Combiner le langage et les visuels pour une meilleure perception de la profondeur.

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FastTrackTr propose une solution rapide et efficace pour suivre plusieurs objets dans des vidéos.

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CFPS améliore la gestion des données de nuages de points en mettant l'accent sur les détails importants.

Apprendre aux caméras à reconnaître des objets en 3D sans liste préétablie.

Améliorer les DNN pour qu'ils imitent mieux la vision humaine peut booster leurs applications dans le monde réel.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse d'images en utilisant des infos 3D pour mieux reconnaître les objets.

Des chercheurs améliorent la capacité des ordinateurs à reconnaître des objets fonctionnels dans des environnements 3D.

Cet article explore des méthodes pour transformer des images 2D en modèles 3D de personnes.

Une nouvelle approche améliore la reconnaissance d'objets dans des espaces 3D en utilisant le suivi de masques 2D.

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DROID-Splat combine le suivi et la cartographie pour une meilleure navigation des robots.

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L'attaque ABBG perturbe les trackers d'objets visuels utilisant la technologie des transformeurs.

De nouvelles techniques aident les robots à s'adapter à différentes conditions d'éclairage pendant les tâches.

NumGrad-Pull reconstruit efficacement des surfaces à partir de nuages de points 3D avec plus de détails.

Une nouvelle référence examine comment les modèles comprennent les indices de profondeur à partir des images.

Une nouvelle méthode améliore la performance dans la réponse aux questions visuelles en structurant l'apprentissage.

Un nouveau cadre améliore les performances avec moins d'images étiquetées en segmentation sémantique.

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La recherche se concentre sur la connexion des images 3D avec le langage humain pour des interactions plus intelligentes.

Une nouvelle méthode réduit les erreurs dans l'analyse d'images par l'IA et la génération de réponses.

Apprends comment les PFCNN améliorent la reconnaissance d'images en utilisant des filtres fixes.

ChatRex améliore la reconnaissance et la compréhension des images pour des applications concrètes.

Helvipad fournit des infos de profondeur à partir d'images à 360 degrés, aidant l'apprentissage automatique.

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