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DMPlug améliore les méthodes de récupération pour les problèmes inverses en utilisant des modèles de diffusion préentraînés.

Un nouveau modèle améliore les Transformers en combinant des infos sensorielles et relationnelles.

CoACT améliore la capacité des modèles de base à apprendre de nouvelles classes de manière efficace.

Une nouvelle approche améliore le cartographie et le suivi en utilisant des images RGB.

Une nouvelle méthode simplifie la création d'images personnalisées à partir d'une seule image et d'un court texte.

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Présentation de SparseSplat360 pour s'attaquer à la reconstruction 3D à partir d'images limitées.

CHAMP améliore l'estimation de pose 3D en utilisant des points clés 2D des vidéos.

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UniTraj s'attaque aux défis de la modélisation de trajectoires multi-agents avec une approche unifiée.

SADA améliore la stabilité de l'entraînement dans l'apprentissage par renforcement visuel avec des techniques avancées d'augmentation de données.

Une nouvelle technique améliore la précision de l'estimation de la pose 3D malgré les données manquantes.

SynCx améliore la découverte d'objets en utilisant des poids à valeurs complexes et un traitement itératif.

GenWarp génère de nouvelles vues à partir d'images uniques tout en préservant les détails essentiels.

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Un modèle simplifié pour une navigation efficace en utilisant des instructions en langage naturel.

Inclure des données non anglophones améliore la performance des modèles vision-langage et la compréhension culturelle.

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Approche innovante pour créer des vues dégagées de la rue à partir de vidéos embarquées.

Nouveau cadre améliore la reconnaissance d'images dans différents domaines en utilisant des descriptions en langage.

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Une nouvelle méthode améliore la détection des points de repère faciaux sans données étiquetées.

Une nouvelle approche aide les robots à lier les données visuelles avec des actions.

Une nouvelle approche améliore la précision de la classification en réduisant la dépendance au fond.

OV-DQUO améliore la détection d'objets, en identifiant efficacement les catégories connues et inconnues.

Un nouveau cadre améliore la détection d'objets dans des scènes complexes.

Une nouvelle méthode améliore les images 3D en supprimant les distractions qui bougent.

Des recherches montrent une méthode pour améliorer les performances des modèles multi-modaux en comblant les lacunes de représentation.

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CORENet améliore la segmentation d'objets avec peu de données grâce à l'apprentissage faiblement supervisé.

Cette étude examine l'efficacité des informations spectrales par rapport à la perturbation des bords dans le SSL de graphes.

Une nouvelle approche pour améliorer la performance de la segmentation d'objets vidéo à travers différentes sources de données.

Un nouveau système suit et reconnaît des scènes 3D dynamiques en utilisant une seule vidéo.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis de l'apprentissage automatique sans étiquettes.