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Une nouvelle méthode pour réduire efficacement le bruit en photo de nuit.

Cette recherche améliore la cartographie et le positionnement des robots grâce à des techniques d'apprentissage profond.

Des méthodes innovantes pour segmenter des objets à partir de descriptions textuelles émergent.

Apprends l'importance et les défis de la détection de petits objets dans différentes applications.

Une nouvelle méthode pour la segmentation d'instances utilisant des prioris de forme montre du potentiel dans des scénarios avec peu de données.

Une nouvelle approche pour les métriques d'évaluation de la segmentation d'instance est présentée.

MADAug améliore l'augmentation de données en adaptant les techniques aux besoins du modèle pendant l'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles AV aux changements de point de vue de la caméra.

LeTracker améliore le suivi d'objets dans les vidéos pour plein de situations différentes.

Une nouvelle méthode améliore la détection des actions entre les humains et les objets sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.

Le cadre détecte des objets partagés importants dans les images sans entraînement préalable.

Un aperçu des méthodes pour récupérer des matrices de faible rang à partir de données incomplètes.

Présentation de MultIOD pour une détection d'objets efficace sans répétition.

SparseSwin propose une classification d'images efficace avec moins de paramètres et une grande précision.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance d'action en séparant les indices spatiaux et temporels.

Un nouvel algorithme léger pour un suivi d'objet efficace et précis.

Examiner les défis de détection OOD dans les systèmes d'apprentissage par instances multiples.

De nouvelles techniques améliorent les Vision Transformers pour de meilleures performances avec des petits jeux de données.

La recherche explore comment les agents comprennent leur environnement à travers l'interaction et l'action.

Un nouveau cadre améliore la précision du comptage d'objets grâce aux retours des utilisateurs.

Un nouveau jeu de données pour améliorer les relations visuelles grâce à la compréhension spatiale et temporelle.

Une nouvelle approche améliore l'algorithme HATS pour une classification d'objets efficace.

Cet article parle de l'impact du recadrage guidé sur la classification des petits objets dans les images.

Une nouvelle méthode améliore la convolution d'images sans padding, améliorant la qualité et l'efficacité.

Une nouvelle approche améliore l'identification des joueurs grâce à l'analyse des images clés.

Le modèle JOADAA améliore l'anticipation des actions et la détection en ligne dans des scénarios en temps réel.

Ce modèle analyse le mouvement humain sans connaissance préalable ni étiquettes.

Présentation de RRGNet, une méthode efficace pour enlever la pluie des vidéos en utilisant la distillation de connaissances.

Cet article explique comment les CNN apprennent des caractéristiques des images en utilisant AGOP.

LInKs améliore l'estimation de pose 3D à partir de données 2D, même en cas d'occlusions.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la détection d'objets en utilisant des systèmes à caméra unique.

TransNet propose une solution efficace pour reconnaître les actions humaines dans les données vidéo.

DEFormer améliore la qualité des images dans des conditions de faible luminosité en utilisant des données de fréquence.

De nouvelles techniques améliorent l'apprentissage continu dans des contextes non supervisés.

Une méthode pour améliorer le contrôle qualité en détectant les défauts dans les produits en bois.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'images en utilisant des descriptions textuelles adaptées.

La recherche se concentre sur la réduction du biais de mouvement dans le SLAM pour une meilleure fiabilité.

Examiner comment les réseaux de neurones représentent des images en mouvement comme le fait le cerveau humain.

Un dataset pour évaluer les méthodes de reconstruction d'objets dans différentes conditions d'éclairage.

Une nouvelle technique améliore la modélisation 3D des mains et des objets à partir d'images uniques.