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...
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...