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GMSF propose une nouvelle façon d'estimer le mouvement dans l'espace 3D.

De nouvelles méthodes améliorent la reconstruction 3D des surfaces réfléchissantes en utilisant des techniques de rendu neural.

Cet article explore la nécessité du composant de requête dans les modèles de transformateurs.

Un nouveau modèle améliore la génération de données à partir de plusieurs types d'entrée.

T2FNorm améliore la capacité des réseaux de neurones à détecter des données inconnues.

Découvre le YOLO pour la détection d'objets en temps réel.

Apprends à créer un système qui identifie les roues de véhicules dans différentes conditions.

Les chercheurs utilisent des images pour apprendre aux robots comment interagir avec le monde.

Un nouveau cadre améliore la précision de la localisation d'objets 3D avec une seule caméra.

Cette étude examine comment les modèles d'apprentissage profond interprètent la logique dans les diagrammes en utilisant des illusions visuelles.

Nouveau jeu de données améliore la capacité de questions sur les images dans le traitement de la langue hausa.

Caterpillar est une nouvelle architecture MLP pour capturer les détails locaux des images.

Une nouvelle méthode pour faire tourner le modèle X3D sur des FPGA pour une analyse vidéo efficace.

Un cadre pour améliorer les modèles génératifs en utilisant des modèles de diffusion pré-entraînés.

Une nouvelle approche combine les méthodes par noyau avec l'apprentissage profond pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode améliore les modèles vision-langage grâce à des retours en temps réel pour de meilleures performances.

LayoutMask améliore l'interaction entre le texte et la mise en page pour une meilleure compréhension des documents.

Une nouvelle approche pour améliorer la génération de graphes de scènes pour une meilleure compréhension visuelle.

PaLI-X combine des compétences en vision et en langage, excelle dans plein de tâches différentes.

Cette étude évalue différentes techniques pour détecter des formes 3D en rotation.

De nouveaux réseaux de neurones apprennent les transformations directement à partir des données, ce qui améliore l'efficacité et la compréhension des symétries.

SlimFit réduit l'utilisation de mémoire pour les modèles de transformeurs pendant le fine-tuning.

Cette méthode améliore les modèles de vision et de langage sans avoir besoin d'images étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des modèles d'IA à détecter des objets en utilisant le contexte.

Une méthode pour améliorer l'efficacité des transformateurs de vision sans sacrifier la performance.

Nouvelle approche qui améliore la façon dont l'IA reconnaît les combinaisons uniques d'attributs et d'objets.

ReSup améliore la reconnaissance des émotions en gérant efficacement les étiquettes bruyantes.

Nouveau cadre améliore la correspondance d'images pour des applis variées en vision par ordinateur.

Occ-BEV améliore la perception des véhicules grâce à une modélisation 3D multi-caméra et à l'intégration de données.

Une revue des petits Vision Transformers adaptés aux applis mobiles.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont on traite les données complexes en reconnaissant les symétries.

Une nouvelle méthode combine NeRF et MDE pour améliorer la modélisation 3D à partir de quelques images.

Des méthodes innovantes révèlent des failles dans les modèles de reconnaissance d'images.

DisCLIP améliore la précision des descriptions d'images en utilisant des modèles visuels-linguistiques avancés.

Présentation d'un modèle qui intègre différents types de données pour des tâches complexes.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la réponse à des questions visuelles en utilisant des connaissances externes.

Une nouvelle méthode améliore la précision pour estimer les poses humaines à partir de vidéos.

Une nouvelle méthode améliore la précision pour reconnaître des classes moins courantes dans des ensembles de données déséquilibrés.

Un nouveau modèle s'attaque aux défis de l'adaptation de domaine pour l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la reconnaissance de l'écriture manuscrite en bangla.