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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.

Cette recherche améliore la classification d'images en utilisant des descriptions détaillées générées par des modèles de langage.

ProText améliore les modèles de vision-langage en utilisant seulement des données textuelles pour mieux gérer les tâches.

Un aperçu du cadre MacCap et son impact sur la légende d'images.

Cet article parle des méthodes pour réduire les artefacts de bruit dans les Vision Transformers pour améliorer la qualité des caractéristiques.

Un nouveau cadre optimise les Réseaux Neuraux Tensoriels pour une meilleure efficacité et performance.

Nouveau modèle génère du texte en utilisant des représentations de pixels, améliorant la clarté et la performance.

RePGARS améliore la reconnaissance d'activité en utilisant des poses rendues sans dépendre d'un suivi précis.

IATS améliore la détection de texte en s'attaquant aux défis de la reconnaissance de texte inversé.

SeTformer améliore l'efficacité dans le traitement des images et du langage.

STAIR améliore la réponse aux questions vidéo en décomposant les requêtes en tâches faciles à gérer.

Cet article traite des techniques améliorées pour suivre des objets transparents dans des séquences vidéo.

Une nouvelle méthode améliore les performances des Vision Transformers dans les tâches de reconnaissance d'images.

NeRFmentation améliore l'estimation de profondeur monoculaire en utilisant des données synthétiques pour un meilleur entraînement du modèle.

Surf combine des méthodes explicites et implicites pour améliorer la modélisation 3D.

Nouveau modèle améliore le suivi et la reconnaissance de texte dans le contenu vidéo.

Un nouveau jeu de données pour améliorer la reconnaissance d'images et de textes dans le e-commerce.

DiffSketch permet aux artistes de créer des croquis stylisés à partir d'un seul exemple.

Une nouvelle architecture améliore efficacement le traitement des données visuelles basées sur des événements.

Cette recherche présente une nouvelle méthode pour détecter des objets de manière fiable dans des environnements complexes.

Une nouvelle approche utilisant des modèles de diffusion pour une meilleure représentation des scènes vidéo.

Examiner comment différents modèles pour les images et le texte peuvent fonctionner ensemble efficacement.

TRIPS améliore l'efficacité des tâches vision-langage en sélectionnant les morceaux d'images pertinents.

Les recherches mettent en avant l'utilisation du pré-entraînement auto-supervisé dans l'analyse d'images GIE.