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Cet article explore des méthodes pour transformer des images 2D en modèles 3D de personnes.

Une nouvelle approche améliore la reconnaissance d'objets dans des espaces 3D en utilisant le suivi de masques 2D.

De nouvelles techniques améliorent la reconnaissance faciale dans des images de mauvaise qualité.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des interactions humain-objet dans les images.

Une nouvelle stratégie pour cibler plusieurs tâches dans les réseaux de neurones profonds.

Découvrez comment les chercheurs gèrent l'incertitude des données pour améliorer les systèmes de détection d'objets.

DROID-Splat combine le suivi et la cartographie pour une meilleure navigation des robots.

HyperSeg améliore la segmentation d'images et de vidéos avec un meilleur raisonnement et interaction.

DGGS améliore la modélisation 3D en réduisant les distractions de fond pour des visuels plus propres.

Apprends comment les vidéos synthétiques aident les ordinateurs à reconnaître des actions.

Un système plus intelligent pour suivre des objets, en se concentrant sur l'évitement des distractions.

Découvrez comment les ordinateurs reconnaissent des images en utilisant deux tâches clés.

L'attaque ABBG perturbe les trackers d'objets visuels utilisant la technologie des transformeurs.

De nouvelles techniques aident les robots à s'adapter à différentes conditions d'éclairage pendant les tâches.

NumGrad-Pull reconstruit efficacement des surfaces à partir de nuages de points 3D avec plus de détails.

Une nouvelle référence examine comment les modèles comprennent les indices de profondeur à partir des images.

Une nouvelle méthode améliore la performance dans la réponse aux questions visuelles en structurant l'apprentissage.

Un nouveau cadre améliore les performances avec moins d'images étiquetées en segmentation sémantique.

Une nouvelle méthode pour entraîner des modèles 3D rapidement et de manière éco-responsable.

La recherche se concentre sur la connexion des images 3D avec le langage humain pour des interactions plus intelligentes.

Une nouvelle méthode réduit les erreurs dans l'analyse d'images par l'IA et la génération de réponses.

Apprends comment les PFCNN améliorent la reconnaissance d'images en utilisant des filtres fixes.

ChatRex améliore la reconnaissance et la compréhension des images pour des applications concrètes.

Helvipad fournit des infos de profondeur à partir d'images à 360 degrés, aidant l'apprentissage automatique.

Explorer l'efficacité des modèles experts dans les tâches de classification d'images.

Explorer des méthodes innovantes pour améliorer la précision de la détection d'objets multispectraux.

Les KANs offrent flexibilité et adaptabilité dans les tâches de reconnaissance d'images.

Une nouvelle méthode améliore la classification des tuiles dans Rummikub grâce au raisonnement.

Le dataset RPEE-Heads améliore la précision de détection de têtes dans des environnements bondés.

On améliore l'apprentissage automatique en contrôlant la difficulté des images dans les données d'entraînement.

BRRP aide les robots à mieux comprendre les scènes avec des infos limitées.

AOPath améliore la façon dont les ordinateurs répondent aux questions sur des vidéos en utilisant des actions et des objets.

Une nouvelle méthode réunit DINO et CLIP pour une segmentation d'image efficace en utilisant le langage naturel.

Apprends comment les ordinateurs perçoivent la profondeur dans les vidéos pour différentes applications.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension et la confiance dans les modèles multimodaux.

Une nouvelle technologie améliore le comptage d'objets dans des scénarios empilés.

Apprentissage automatique efficace avec des techniques semi-supervisées pour améliorer la détection d'objets.

WTPose propose une manière innovante de détecter les poses humaines dans les images.

Explorer l'importance des classes individuelles dans les modèles de classification d'images.

Tester différents modèles pour détecter des activités inhabituelles dans les données vidéo.