Évaluation de la qualité d'image aveugle : Exploration de la perceptibilité de la fidélité du contenu via l'apprentissage adversarial de qualité

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
évaluation de la qualité d'image   sans référence   apprentissage adversarial de qualité   fidélité du contenu   apprentissage profond   restauration d'image   perception visuelle  

Évaluation de la qualité d’image sans référence : Exploration de la fidélité du contenu via l’apprentissage adversarial de qualité Contexte académique L’évaluation de la qualité d’image (Image Quality Assessment, IQA) est un problème fondamental en vision par ordinateur, visant à évaluer la fidélité du contenu visuel d’une image. L’IQA a des applic...

CSFRNet : Intégration de la conscience de l'état des vêtements pour la ré-identification à long terme des personnes

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
ré-identification à long terme des personnes   conscience de l'état des vêtements   régularisation des caractéristiques   apprentissage profond   surveillance visuelle  

Introduction La ré-identification de personnes à long terme (Long-Term Person Re-Identification, LT-ReID) est une tâche cruciale dans le domaine de la vision par ordinateur, visant à associer des individus à travers des enregistrements visuels capturés à différents moments et/ou lieux par des caméras non chevauchantes. Cependant, la nature dynamiqu...

Combattre le bruit des étiquettes avec un modèle de substitution général pour la sélection des échantillons

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
bruit des étiquettes   sélection des échantillons   apprentissage profond   modèle vision-langage   modèle CLIP   perte sensible au bruit   entraînement robuste  

Contexte académique et problématique Avec le développement rapide des réseaux de neurones profonds (Deep Neural Networks, DNNs), les systèmes d’intelligence visuelle ont réalisé des progrès significatifs dans des tâches telles que la classification d’images, la détection d’objets et la compréhension vidéo. Cependant, ces avancées dépendent de la co...

De la Comportement au Langage Naturel : Approche Générative pour la Reconnaissance des Intentions des UAV

Ingénierie, Génie aérospatial, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
UAV   reconnaissance d'intention   modèle génératif   cross-modal   séries temporelles   apprentissage profond   environnement de confrontation  

Basé sur un modèle génératif pour la reconnaissance d’intention de drone : Recherche intermodale du comportement à la langue naturelle Contexte et Objectifs de l’Étude Ces dernières années, la technologie des drones (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) a connu une expansion rapide, avec des applications dans les domaines civils et militaires tels que les...

Amélioration de la détection d'objets aériens avec un réseau d'interaction de fréquence sélective

Ingénierie, Génie aérospatial, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
détection d'objets aériens   caractéristiques du domaine fréquentiel   interaction de fréquence sélective   réseaux de neurones convolutifs   extraction de caractéristiques   apprentissage profond   vision par ordinateur  

Amélioration de la Détection d’Objets Aériens avec le Réseau d’Interaction Sélective de Domaine Fréquentiel Contexte de l’Étude et Problèmes Posés Avec l’évolution des technologies de vision par ordinateur, la détection d’objets aériens est devenue un domaine de recherche essentiel en télédétection. Ce processus vise à identifier des cibles telles ...