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Une nouvelle méthode identifie les attaques sur les systèmes de deep hashing sans données étiquetées.

De nouvelles techniques aident les agents AI à prédire les futures scènes pour une meilleure navigation.

Deux nouvelles méthodes améliorent l'estimation des normales à partir de nuages de points en utilisant des techniques non supervisées.

Une nouvelle mesure analyse les biais dans la description d'images pour des systèmes d'IA plus équitables.

POMP améliore la reconnaissance visuelle en utilisant des invites basées sur le langage pour une meilleure classification des images.

Une nouvelle méthode améliore le suivi d'objets et la segmentation dans l'analyse vidéo.

Une étude montre comment les politiques de contrôle affectent la performance des modèles de vision en robotique.

DetCLIPv2 améliore la reconnaissance d'objets en utilisant des paires image-texte pour plus de flexibilité.

Une nouvelle méthode améliore la performance du démaillage d'images avec des modèles plus petits.

Présentation de HDT-HDR : Une nouvelle méthode pour réduire le ghosting dans les images HDR.

Cette méthode améliore les attaques adversariales en modifiant des caractéristiques sans altérer la qualité visuelle.

Un nouveau repère pour reconnaître du texte petit et dense dans les vidéos.

Étudier l'impact de la taille du modèle sur les tâches de télédétection.

StageInteractor améliore la détection d'objets grâce à une attribution de labels innovante et une optimisation des ressources.

Les variations proposées des modules Squeeze et Excitation améliorent la fonctionnalité et la précision des CNN.

De nouveaux designs de cellules RNN améliorent significativement les performances de classification d'images.

Une nouvelle méthode améliore l'édition de texte dans les images en utilisant une approche à double encodeur.

VAL-PAT améliore la reconnaissance et la recherche de piétons en utilisant des images et du texte.

Cette étude met en avant des méthodes pour améliorer la performance des classificateurs d'images grâce au zoom et en s'attaquant aux biais.

Un nouveau modèle simplifie l'entraînement et améliore les performances des réseaux de neurones sur différentes tâches.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement pour identifier des objets camouflés avec des images variées.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'image en optimisant les facteurs de redimensionnement de manière efficace.

La méthode MOST détecte plusieurs objets dans les images sans avoir besoin de plein d'étiquettes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'enregistrement des nuages de points avec des SDF compressés.

Une nouvelle méthode prédit comment les gouttes de liquide se comportent sur les surfaces.

Une méthode utilisant des caméras stéréo pour estimer avec précision la vitesse des véhicules.

SportsMOT propose des données super utiles pour suivre les athlètes en basket, volley et foot.

Cet article présente une méthode plus rapide pour optimiser les positions des caméras dans la modélisation 3D.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets avec une formation sur des données limitées.

CrowdSim2 propose un dataset synthétique pour améliorer les modèles de détection d'objets.

Une nouvelle approche dans les mannequins de mode se concentre sur des attributs précis.

MUREN améliore la détection d'interaction humain-objet grâce à un meilleur partage de contexte.

Explorer le potentiel de l'apprentissage Few-Shot en segmentation sémantique.

Une nouvelle méthode pour localiser avec précision les réflexions cornéennes dans les images des yeux.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité et la précision dans l'annotation des nuages de points 3D.

Présentation d'une méthode simple pour une détection efficace des points clés en vision par ordinateur.

Une nouvelle méthode améliore l'inpainting du visage, préservant l'identité et la qualité.

CLIP économe en ressources réduit les besoins en calcul tout en gardant de bonnes performances dans les tâches image-texte.

Découvre comment l'augmentation de données améliore la performance des machines apprenantes avec des données déséquilibrées.

NoisyTwins améliore les StyleGANs pour générer de meilleures images à partir de jeux de données limités.