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HGT-Track combine des caméras visibles et thermiques pour suivre efficacement les petits objets.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des personnes en utilisant les infos des images voisines.

Des chercheurs ont développé une nouvelle méthode pour améliorer le suivi de mouvement en utilisant l'estimation du flux normal.

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GEM transforme la prédiction vidéo et l'interaction avec les objets grâce à une technologie innovante.

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De nouvelles techniques améliorent la façon dont les machines reconnaissent et interprètent les scènes vidéo.

Une approche nouvelle de l'analyse d'images transforme la façon dont les ordinateurs voient et interprètent les photos.

SamIC révolutionne la segmentation d'images avec moins de ressources et un apprentissage plus rapide.

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SegMAN améliore l'étiquetage au niveau des pixels en vision par ordinateur pour différentes applis.

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Combiner des CNN et des méthodes d'attention pour une meilleure performance en classification d'images.

Ce rapport parle de l'impact des étiquettes bruyantes sur les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les ordinateurs perçoivent les scènes en 3D.

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SLTNet transforme la façon dont les machines traitent les données des caméras événementielles de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'action en utilisant moins d'infos détaillées.

Des chercheurs dévoilent des stratégies efficaces pour entraîner des grands modèles de vision-langage.

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Des chercheurs ont développé le cadre SPHERE pour améliorer la compréhension des relations spatiales par les machines.

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GenHMR transforme la façon dont on crée des modèles humains 3D à partir d'images.

Les caméras événementielles améliorent la capture de données visuelles, rendant la cartographie des scènes et la précision des mouvements plus performantes.

HA-RDet combine des méthodes avec et sans points d'ancrage pour améliorer la détection d'objets dans les images aériennes.