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Présentation d'une méthode pour créer des paires d'images réalistes HQ-LQ pour de meilleurs modèles de restauration.

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NeRFLiX améliore la qualité des images à partir des champs de radiance neuronaux.

DR2 propose une solution flexible pour restaurer efficacement des images floues.

Une nouvelle approche pour améliorer les performances dans l'apprentissage multi-tâches en utilisant des structures de réseau efficaces.

VideoFlow améliore l'estimation de mouvement dans les vidéos en utilisant l'analyse multi-image.

Une nouvelle méthode améliore la défense des modèles d'apprentissage profond contre des entrées piégées.

GeoSpark améliore la segmentation des nuages de points en utilisant des indices de géométrie pour une meilleure précision.

Une nouvelle méthode améliore la performance des robots dans les tâches en utilisant des connaissances visuelles.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance de texte dans des conditions de faible luminosité sans perdre de détails.

RoCNet améliore l'enregistrement de nuages de points 3D en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

ISLE améliore la segmentation sémantique en combinant différentes méthodes pour plus de précision.

Un nouveau cadre améliore la segmentation sémantique en utilisant des étiquettes au niveau de l'image et des périmètres d'objet.

De nouvelles méthodes améliorent l'identification des objets tournés dans les images.

Les robots apprennent à localiser des objets dans les maisons en utilisant des techniques de navigation avancées.

Une nouvelle méthode permet d'associer des croquis à des photos sans les données originales.

CoLo-CAM améliore la localisation d'objets dans les vidéos en utilisant une supervision faible.

Cette recherche examine comment des designs de modèles variés améliorent la précision de la classification d'images.

LSKNet améliore la détection d'objets en utilisant des infos contextuelles dans les images de télédétection.

De nouvelles modifications à YOLOv5 améliorent les performances et la précision de la détection d'objets.

Cette recherche explore des techniques pour améliorer l'apprentissage machine avec des jeux de données équilibrés.

Une nouvelle méthode fournit des modèles 3D détaillés à partir de vidéos rapidement et efficacement.

Une nouvelle méthode améliore la localisation d'objets grâce à des croquis dessinés par les utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore la détection des petits objets dans des images aériennes complexes.

Une étude sur comment VGG-16 réagit aux attaques adversariales.

Une nouvelle méthode apprend les réglages de la caméra directement à partir des images pour un meilleur rendu de scène.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation sémantique en utilisant des caractéristiques de haut niveau.

RICO améliore la modélisation 3D en s'attaquant aux objets cachés dans les environnements intérieurs.

Présentation d'un nouveau dataset et modèle pour associer des individus dans des vues aériennes et au sol.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'ajustement fin dans les tâches visuelles.

Un aperçu de l'apprentissage few-shot inter-domaines et de ses applications.

Une nouvelle approche améliore la segmentation d'images en utilisant peu de données étiquetées.

Utiliser le matching géométrique d'images pour améliorer la performance du flux optique.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'objets avec peu de données.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles avec des prompts diversifiés et adaptés au contexte.

Un aperçu du pruning dynamique des structures et de son efficacité dans les réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes en super-résolution d'images améliorent la qualité tout en gérant les exigences computationnelles.

Une nouvelle approche améliore la cohérence des réponses des systèmes de questions visuelles.

Un aperçu des méthodes d'apprentissage auto-supervisé et de leur impact.

Une méthode pour mesurer rapidement l'incertitude dans les modèles d'apprentissage profond.