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Une nouvelle méthode évalue les caractéristiques physiques d'un objet à partir de vidéos sans connaissance préalable de sa forme.

Les images avec filigrane dans les ensembles de données gênent l'exactitude et la performance du modèle.

Un nouveau jeu de données aborde les problèmes de corrélations trompeuses dans la classification d'images.

Cet article passe en revue les méthodes d'apprentissage auto-supervisé pour l'estimation de la pose et de la forme 3D des humains.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension par les machines des relations entre les images et le texte.

De nouvelles stratégies de mapping améliorent l'apprentissage par prompts visuels et la performance dans diverses tâches.

Améliorer les nombres de condition pour de meilleures performances dans les réseaux de neurones convolutionnels.

Examiner les défis et les solutions au biais dans la technologie de génération de visages.

Présentation de BSS pour améliorer la performance des modèles dans des domaines inconnus sans étiquettes.

Présentation de deux jeux de données pour évaluer les systèmes d'IA multimodaux combinant texte et images.

Une nouvelle approche qui améliore la détection d'objets en utilisant moins d'exemples étiquetés.

MuLTI combine vidéo et texte efficacement pour de meilleures applications dans la vraie vie.

Une nouvelle méthode fusionne les ANN et les SNN pour améliorer la détection d'objets et la segmentation d'images.

Une nouvelle méthode accélère l'entraînement adversarial tout en gardant la performance des DNN.

Une technique pour aider les modèles d'IA à filtrer les distractions et se concentrer sur les caractéristiques clés.

Une nouvelle approche pour reconstruire des mains à partir d'images en utilisant un régresseur basé sur la collaboration d'attention.

S-MPI améliore la représentation de scènes 3D, en s'attaquant aux défis des méthodes traditionnelles.

Une nouvelle approche renforce l'efficacité des exemples adverses dans les systèmes d'IA.

Un nouvel algorithme pour estimer les transformations malgré les erreurs de données.

Une nouvelle méthode améliore le matting d'image en gérant mieux les objets transparents.

Découvrir des méthodes pour améliorer la précision et l'efficacité de la classification d'images.

La recherche propose des méthodes pour renforcer la fiabilité des modèles d'apprentissage profond face aux menaces adversariales.

Cet article parle des dernières avancées en MVS et de leurs défis.

Nouveau cadre améliore l'apprentissage des scènes 3D, en se concentrant sur les objets au premier plan pour plus de précision.

SADLR améliore la précision pour identifier des objets en utilisant des descriptions langagières.

DETA améliore l'apprentissage par peu d'exemples en s'attaquant aux problèmes de données bruitées.

Apprends comment les autoencodeurs robustes aident à restaurer efficacement les images endommagées.

La combinaison de l'apprentissage auto-supervisé avec le transfert de connaissances fonctionnelles améliore l'efficacité du machine learning.

Un nouveau système SLAM améliore le suivi des objets symétriques en robotique.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de la calibration des robots.

Entraînement de modèle efficace pour une estimation précise de la pose d'objet en 6D.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des couleurs dans les vidéos 3D en utilisant un ensemble de données complet.

Une nouvelle méthode qui améliore les descriptions d'images en posant de meilleures questions.

Un ensemble de données qui explore l'intégration de l'audio et des visuels pour la perception de l'environnement.

Une nouvelle stratégie de masquage améliore la reconstruction d'images en vision par ordinateur.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des SNN en utilisant des caméras événementielles.

Présentation de l'Embedding Positionnel Adversarial et de MAE+ pour améliorer l'entraînement des modèles d'images.

Des recherches montrent comment des réseaux plus profonds améliorent les performances de reconnaissance de scènes.

Découvrez comment le mélange d'experts sparse améliore l'efficacité des modèles vision-langue.

Une étude examine comment les réseaux de neurones réalisent des tâches de discrimination numérique de base.