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Une étude sur la confiance et l'incertitude dans les résultats de segmentation sémantique.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des actions dans les vidéos en utilisant le langage contextuel.

Une nouvelle méthode pour améliorer la qualité des images rapidement en utilisant des modèles entraînés.

DiPEx améliore les taux de détection d'objets en utilisant des prompts uniques et diversifiés.

Examiner comment les vision transformers comprennent les relations entre les objets dans les images.

Explorer comment les Transformers classifient les données à travers l'information contextuelle.

Un nouveau réseau améliore la détection d'objets 3D en utilisant des étiquettes faibles.

Un nouveau modèle renforce le lien entre la compréhension visuelle et la compréhension du langage.

Les chercheurs améliorent les modèles de diffusion avec des modèles de cohérence plus rapides, tout en gardant la qualité.

La prédiction de chevauchement visuel améliore la précision et l'efficacité de la recherche d'images dans des environnements complexes.

Diff-ID améliore la reconnaissance des personnes en générant des images d'entraînement variées.

MoMo améliore la qualité vidéo en modélisant les mouvements entre les images.

POPCat accélère le balisage vidéo pour les tâches de vision par ordinateur tout en garantissant l'exactitude.

S'attaquer aux biais dans la reconnaissance faciale grâce à des ensembles de données d'entraînement équilibrés.

Une nouvelle méthode combine la vision et le langage pour estimer la position d'objets invisibles.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance d'actions dans des environnements sombres en utilisant la technologie des transformateurs vidéo.

Le BPA améliore notre façon de représenter des caractéristiques dans différentes tâches de données.

Cet article parle d'une méthode pour entraîner des agents généralistes en utilisant le langage et la vision.

Structure flow offre des infos en temps réel sur le mouvement pour la robotique et les véhicules autonomes.

Un nouveau modèle améliore la précision dans la segmentation 3D en utilisant des nuages de points.

Une nouvelle méthode combinant des techniques de génération et de compréhension d'images pour améliorer l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour affiner des grands modèles de vision sur des appareils plus petits.

Recherche sur l'amélioration du transfert de connaissances dans des dispositifs intelligents à ressources limitées.

RAIL fusionne l'apprentissage continu avec des modèles de vision-langage pour une meilleure adaptabilité.

GeoHOI améliore la détection des interactions homme-objet en utilisant des caractéristiques géométriques pour une précision accrue.

Une nouvelle méthode simplifie l'estimation de la pose en utilisant des données minimales.

Une nouvelle approche améliore la prédiction des images vidéo en utilisant des connaissances du domaine.

Examiner le rôle des variétés matricielles dans l'amélioration des modèles d'apprentissage profond.

Le modèle SAVE améliore la segmentation audio-visuelle avec efficacité et précision.

Une nouvelle méthode utilise des modèles 3D pour améliorer la détection des anomalies dans la fabrication.

La fibottention améliore l'efficacité de la compréhension visuelle par machine.

De nouvelles techniques visent à améliorer la génération de graphiques de scène en équilibrant les relations communes et rares.

Présentation d'une nouvelle approche pour améliorer la représentation et l'efficacité des données vidéo.

Explorer le mélange de la technologie et de l'art dans la modélisation humaine et l'estimation de pose.

RoboUniView améliore la façon dont les robots apprennent des tâches à travers différentes configurations de caméras.

Découvrez comment l'IA transforme l'annotation d'images pour plus de précision et de rapidité.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse d'images médicales en utilisant des images histopathologiques synthétiques.

Explore comment les transformers transforment les techniques de inpainting d'image en vision par ordinateur.

Cette étude présente une nouvelle méthode pour détecter des anomalies dans divers contextes.

Un regard sur l'impact de SAM non supervisé sur la segmentation d'image avec moins de travail manuel.