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Nouveau jeu de données et méthode améliorent la précision et l'efficacité de l'analyse des façades.

Combiner des modèles de langage et de vision améliore les réponses aux questions sur les images sans avoir besoin d'une formation intense.

Une étude montre que l'apprentissage contrastif supervisé améliore les performances des modèles sur différents jeux de données.

Découvre de nouvelles techniques qui améliorent l'orientation des caméras dans la reconstruction de scènes 3D.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance d'image en s'adaptant de manière unique aux transformations.

Présentation de MetaCLIP pour une meilleure collecte de données image-texte.

Model2Scene utilise des modèles CAO et du langage pour améliorer l'apprentissage des scènes 3D.

Une nouvelle méthode améliore le suivi et le traitement dans l'analyse vidéo.

Une nouvelle méthode réduit les tokens de vision pour un entraînement plus économique.

Découvrez des méthodes pour gérer efficacement des données multidimensionnelles en utilisant la récupération de tenseurs.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets en intégrant les données RGB et IR.

Un nouveau jeu de données améliore l'apprentissage automatique pour répondre aux questions visuelles avec précision.

Un nouveau cadre améliore la précision de la détection d'objets dans des environnements réels.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer la navigation des robots grâce à la reconnaissance de lieux.

Cet article parle d'utiliser l'entropie pour améliorer la performance et l'interprétabilité des réseaux de neurones.

Un nouveau jeu de données améliore l'apprentissage sans apprentissage pour la reconnaissance d'actions vidéo.

Découvre l'impact des réseaux de filtrage de données sur les ensembles de données en machine learning et la performance des modèles.

Une nouvelle méthode améliore le rendu des scènes dynamiques en utilisant des techniques de déformation avant.

Geal améliore l'efficacité de la sélection de données dans la vision par ordinateur en utilisant des modèles polyvalents.

Nouveau dataset et modèle améliorent l'identification d'objets à partir de requêtes complexes.

APNet combine des images aériennes et des nuages de points pour une meilleure analyse urbaine.

Un nouveau système améliore le suivi des objets dans des environnements dynamiques pour les robots et les voitures autonomes.

Cette étude explore YOLOv5 pour une détection efficace de la mise en page des documents et l'extraction de données.

Recherche sur l'amélioration de l'estimation de la posture humaine grâce à des ensembles de données variés et à l'agrandissement des modèles.

Une comparaison des mesures de qualité d'image dans la génération d'images moderne.

Cet article parle de l'intégration de l'apprentissage auto-supervisé et des modèles basés sur l'énergie dans l'apprentissage automatique.

Le nouveau modèle GazeCLIP améliore l'estimation du regard en combinant des données visuelles et des insights linguistiques.

GD-NeRF s'attaque au flou d'image dans la synthèse de nouvelles vues.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation sémantique sans avoir besoin de données sources pendant l'adaptation.

Un nouveau modèle de réseau de neurones améliore la reconnaissance de texte dans divers tâches et domaines.

Nouveau cadre qui booste la performance des modèles avec des données de qualité.

Explore comment les modèles de diffusion améliorent la super-résolution dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la profondeur à partir d'images RGB uniques pour mieux détecter les objets en 3D.

De nouvelles techniques améliorent la performance des modèles en utilisant peu de données étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'échantillons positifs dans l'apprentissage auto-supervisé.

Un nouveau cadre améliore le raisonnement visuel en utilisant des modèles de langage comme contrôleurs.

Une nouvelle approche améliore la capacité des modèles génératifs à créer des images réalistes.

Examiner le rôle de l'apprentissage avec peu d'exemples dans les modèles de base multi-modaux.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de nouvelles classes avec moins de données.

Un nouveau dataset améliore la reconnaissance de personnes sous différents angles de caméra.