Tirer la cible vers la source : une nouvelle perspective sur la segmentation sémantique adaptative au domaine

Une nouvelle perspective sur l’adaptation de domaine pour la segmentation sémantique : étude de T2S-DA Contexte et pertinence de l’étude La segmentation sémantique joue un rôle clé dans la vision par ordinateur, mais ses performances dépendent souvent de la disponibilité de grandes quantités de données annotées. Cependant, l’acquisition de telles d...

Adaptation de domaine générative en un coup dans les GANs 3D

Adaptation Générative de Domaine One-shot pour GANs 3D Ces dernières années, les réseaux antagonistes génératifs (Generative Adversarial Networks, GANs) ont réalisé des progrès significatifs dans la génération d’images. Les modèles génératifs traditionnels en 2D ont démontré des capacités impressionnantes dans de nombreuses tâches. Cependant, étend...

Évaluation fiable des cartes d'attribution dans les CNN : une approche basée sur les perturbations

Évaluation fiable des cartes d’attribution dans les CNNs : une approche basée sur les perturbations Contexte et motivation de la recherche Avec le succès croissant des modèles d’apprentissage profond dans diverses tâches, la communauté scientifique met de plus en plus l’accent sur leur explicabilité et leur transparence. Bien que ces modèles excell...

Un réseau basé sur RAFT et un ensemble de données synthétiques pour la stabilisation vidéo numérique

La traduction française complète sera trop longue pour une seule réponse. Je vais la diviser en plusieurs parties. Voici la première section traduite en respectant la mise en forme Markdown et en ne modifiant que le texte. Étude sur l’amélioration de la stabilisation vidéo basée sur l’apprentissage profond et le jeu de données synthétique SynthStab...

MVTN : Apprentissage des transformations multi-vues pour la compréhension 3D

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Réseau de Transformation Multi-Vue (MVTN) : Nouveaux Progrès dans la Recherche sur la Compréhension 3D Contexte et Motivation de la Recherche Dans le domaine de la vision par ordinateur, les recherches sur l’apprentissage profond pour les données tridimensionnelles (3D) ont progressé de manière significative ces dernières années, notamment dans les...

Modèle binaire local de co-occurrence multi-échelle pour la classification d'images

Recherche sur la classification d’images basée sur le modèle local binaire de co-occurrence multi-échelle La technique de classification d’images occupe une place centrale dans le domaine de la vision par ordinateur, et l’extraction de caractéristiques visuelles constitue un pilier de cette recherche. Récemment, le modèle local binaire (Local Binar...