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ReSample utilise des modèles de diffusion latente pour améliorer la reconstruction d'images dans diverses applications.

Comment les modèles pré-entraînés impactent la performance sur de nouvelles données.

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SEED relie les images et le texte, améliorant la façon dont les machines traitent l'info visuelle et écrite.

Nouvelle méthode améliore la détection de plusieurs objets en mouvement dans les images.

Explorer le potentiel des modèles à poids liés multi-masque en apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore la détection d'objets 3D en s'attaquant aux défis de l'adaptation au domaine.

Une nouvelle méthode améliore l'appariement de graphes sans données étiquetées en utilisant la cohérence des cycles.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la performance dans les tâches vision-langage.

Une nouvelle technique pour une classification d'image plus efficace avec des données limitées.

Une nouvelle méthode utilise des maths basiques pour analyser le contenu vidéo de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la vision par ordinateur en faible luminosité sans données d'entraînement nocturne.

Explorer des modèles de diffusion pour la génération et la classification d'images.

Un nouveau modèle améliore les connexions entre le texte, les images et l'audio.

Un nouveau modèle qui améliore la performance des tâches visuelles en combinant des CNN et des Transformers.

Le cadre MonoLiG améliore la détection 3D en utilisant des caméras monoculaires et des données LiDAR.

NORIS améliore la sélection d'images pour entraîner des modèles de détection d'objets de manière efficace.

Robust-Depth améliore l'estimation de la profondeur dans différentes conditions météorologiques.

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Le cadre HST montre des améliorations significatives dans le suivi des objets à travers les images vidéo.

LOAF propose un nouveau jeu de données pour détecter des personnes en utilisant des caméras fisheye aériennes.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les machines répondent aux questions sur les images.

SDS-CLIP améliore les capacités de raisonnement image-texte de CLIP.

RepViT combine des CNN et des ViTs pour des appli de vision mobile efficaces.

Le modèle ConViT améliore la reconnaissance des actions humaines sur des images fixes en utilisant l'apprentissage profond.

Des recherches montrent un nouveau jeu de données qui améliore la performance des modèles VQA au fil du temps.

OnlineRefer améliore la segmentation d'objets vidéo en reliant les images grâce à la propagation de requêtes.

Cette étude évalue l'efficacité des modèles VQA pour les scénarios de conduite.

Une méthode pour le ancrage visuel 3D utilisant un minimum d'annotations.

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LW PLG-ViT offre une performance efficace pour les tâches visuelles sur des appareils avec des ressources limitées.

Un nouveau module améliore l'estimation de pose en 3D en intégrant des infos sur l'action.

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Cet article parle d'un nouveau modèle pour améliorer la perception de la profondeur des robots en utilisant plusieurs capteurs.

De meilleures légendes peuvent améliorer la performance des modèles multimodaux en utilisant des images trouvées sur le web.

Un ensemble de données révolutionnaire vise à améliorer la précision du rendu humain dans les médias numériques.