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 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...
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...
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...
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...
GAN Inversion et Édition d’Images : Warping des Résidus pour l’Édition avec StyleGAN Contexte et Problématique Les réseaux antagonistes génératifs (Generative Adversarial Networks, GANs) ont réalisé des avancées notables dans la génération d’images, permettant la synthèse et l’édition d’images de haute qualité. Les modèles StyleGAN, grâce à leur or...
Transformer pour la Ré-identification d’Objets : Une Synthèse Contexte et Importance de la Recherche La ré-identification d’objets (Object Re-Identification, Re-ID) est une tâche majeure en vision par ordinateur, visant à identifier des objets spécifiques à travers différents moments et contextes. Ce domaine a connu des avancées significatives grâc...
Réduction de la cybercinétose dans la réalité virtuelle par stimulation oscillatoire transcrânienne Contexte et motivations de la recherche La réalité virtuelle (VR) s’intègre de plus en plus dans des domaines variés comme le travail, la médecine et le divertissement. Cependant, environ 95 % des utilisateurs de VR subissent des symptômes de cyberci...
Conception assistée par apprentissage profond de protéines : génération de séquences fonctionnelles grâce à un modèle de diffusion conditionnelle Les protéines constituent un élément central des recherches et applications en sciences de la vie, leur diversité et complexité fonctionnelle offrant aux scientifiques une infinité de possibilités. Avec l...