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SVIT fournit des données d'instruction de haute qualité pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique avancés.

Une nouvelle méthode pour une sélection de caractéristiques efficace en tenant compte des structures de classe et de cluster.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les modèles choisissent les images pour répondre aux questions sur les vidéos.

Une nouvelle technique améliore la détection d'objets par des robots dans les milieux agricoles.

Apprends comment la classification de graphiques aide à automatiser la compréhension des données.

CMDFusion combine des données 2D et 3D pour améliorer la détection d'objets dans les véhicules autonomes.

Une méthode pour améliorer la qualité d'image en utilisant des techniques de l'architecture Vision Transformer.

Une étude examine comment les modèles d'image gèrent différentes transformations.

CTFN améliore la précision de la détection des bords en utilisant des caractéristiques multi-échelles et des fonctions de perte dynamiques.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision de la segmentation d’image et réduire les erreurs.

Des méthodes innovantes améliorent la séparation entre l'arrière-plan et les objets en mouvement dans les vidéos.

Un nouveau modèle améliore les systèmes de perception pour un pilotage autonome plus sûr.

Examiner comment les modèles surparamétrés peuvent apprendre et généraliser dans des contextes multiclasses.

FODVid innove la segmentation d'objets dans les vidéos en réduisant l'implication humaine grâce à l'analyse du mouvement et de l'apparence.

Une nouvelle méthode évalue la qualité des images dans les modèles de Texte-à-Image.

Recherche sur l'amélioration des modèles de reconnaissance d'écriture manuscrite pour différents styles d'écriture.

MoP-CLIP améliore les modèles d'apprentissage dans des environnements de données en évolution.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage pour les classes d'images rares.

Une nouvelle méthode automatise les ajustements de forme dans les masques de segmentation sémantique pour la synthèse d'images.

Présentation de LWALM pour une reconnaissance efficace des attributs piétons sur des appareils à ressources limitées.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la compréhension des relations dans les images.

Une étude sur la capacité des VLM à identifier le temps et le lieu à partir d'images.

Apprends comment ajouter du bruit améliore les performances des CNN dans les tâches de reconnaissance d'images.

Cette étude évalue comment les CNN gèrent les changements de couleur dans la classification d'images.

De nouvelles techniques améliorent la détection d'anomalies dans les images et la compréhension des modèles.

De nouvelles méthodes améliorent la reconstruction d'images et de vidéos sans perdre les détails locaux.

Une méthode innovante améliore la précision de l'estimation de pose sous différents angles.

Une nouvelle approche améliore la façon dont l'IA relie les images et le texte.

Une nouvelle méthode aide les modèles d'IA à garder leur flexibilité tout en se concentrant sur des tâches spécifiques.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la détection des voies pour les voitures autonomes.

Une nouvelle méthode améliore les attaques adversariales sur les réseaux de neurones profonds en utilisant des changements sémantiques.

Réduire la complexité dans l'apprentissage de métriques profondes grâce à de nouvelles fonctions de perte.

Une nouvelle méthode améliore la qualité de la retouche d'image en combinant les infos de fréquence et spatiales.

Un nouveau cadre réduit le besoin de données étiquetées dans les tâches d'IA sur les images.

Cette recherche se concentre sur la reconnaissance d'actions efficace en utilisant uniquement des images vidéo.

Utiliser la vision par ordinateur pour améliorer la classification des défauts dans la fabrication additive.

Présentation d'une méthode pour améliorer la fiabilité dans la récupération d'images pour des applications critiques.

Une nouvelle méthode combine l'imagerie multispectrale et hyperspectrale pour une meilleure qualité d'image.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'événements inhabituels dans les vidéos.

Un aperçu de comment les voitures apprennent à partir de données vidéo sans entrées étiquetées.