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...

Correspondance des caractéristiques via le regroupement de graphes : implémentation et application de la cohérence affine locale Contexte académique et motivation de la recherche La mise en correspondance de caractéristiques est un problème fondamental en vision par ordinateur, essentiel dans diverses tâches telles que la reconstruction 3D, la rech...

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...

Rapport de l’article académique : Cadre de détection d’objets en monde ouvert basé sur SAM Introduction Avec l’importance croissante de la surveillance des écosystèmes, le suivi des animaux sauvages et des plantes est devenu essentiel pour la conservation écologique et le développement agricole. Ces travaux incluent l’estimation des populations, l’...

Analyse de « MassiveFold : Exploiter le potentiel caché d’AlphaFold grâce à un échantillonnage massif optimisé et parallélisé » Contexte et problématique de recherche La prédiction des structures protéiques est un domaine clé des sciences de la vie, essentiel pour élucider les mécanismes fondamentaux de la biologie moléculaire. Ces dernières années...

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...

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...