Méthode efficace de dépluvage d’image : réseau profond optimisé pour un dépluvage rapide avec augmentation de données Contexte Les conditions pluvieuses affectent significativement la qualité des images et vidéos capturées par les systèmes de vision par ordinateur, avec des artefacts tels que des gouttes ou des traînées de pluie qui perturbent les ...

Étude sur la méthode d’alignement adaptatif des modalités intermédiaires pour l’apprentissage entre la lumière visible et l’infrarouge Contexte et problématique de la recherche Avec l’essor des systèmes de surveillance intelligente, la ré-identification de personnes en lumière visible et infrarouge (Visible-Infrared Person Re-identification, VIReID...

Cadre d’alignement collaboratif des procédures sous supervision faible : Applications et évaluations dans l’apprentissage de la corrélation vidéo pour les vidéos pédagogiques Ces dernières années, avec le développement rapide de l’analyse vidéo, les vidéos pédagogiques attirent de plus en plus l’attention des chercheurs en raison de leur nature axé...

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 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...