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Ce papier présente ExposureEngine, un système automatisé et orienté objet qui améliore la précision de l'analyse de visibilité des sponsors dans les retransmissions sportives en utilisant des boîtes englobantes orientées et une interface conversationnelle pour générer des rapports détaillés.
Le papier présente TerraCodec, une famille de codecs appris préentraînés sur des données Sentinel-2 qui surpassent les méthodes classiques en compressant les images d'observation de la Terre grâce à une architecture temporelle innovante et une nouvelle méthode de « Latent Repacking » pour des débits flexibles, tout en permettant l'inpainting de nuages.
Cet article présente XFactor, le premier modèle auto-supervisé sans géométrie capable de synthèse de nouvelles vues véritablement transférable, démontrant que l'on peut dissocier la pose de la caméra du contenu de la scène et prédire des trajectoires cohérentes sur différents environnements sans recourir à des biais inductifs 3D explicites.
Le papier présente VIST3A, un cadre général qui combine un générateur de vidéos text-to-video et un réseau de reconstruction 3D par assemblage de modèles et alignement par récompense directe, permettant ainsi une génération de scènes 3D de haute qualité et cohérente à partir de texte.
Ce papier propose DRBD-Mamba, un modèle de segmentation 3D efficace et robuste pour les tumeurs cérébrales qui améliore la précision et l'efficacité computationnelle grâce à une architecture Mamba bidirectionnelle à double résolution et à des courbes de remplissage d'espace, tout en introduisant une évaluation rigoureuse sur des plis systématiques de BraTS2023.
Ce papier présente MSSR, un cadre à double agent qui améliore le raisonnement spatial des modèles vision-langage en construisant dynamiquement un ensemble d'informations minimal et suffisant à partir de modèles experts, éliminant ainsi les redondances et comblant les lacunes pour atteindre des performances de pointe sur des benchmarks exigeants.
Cette présentation introduit le framework SceneCOT et son jeu de données associé SCENECOT-185K pour combler le manque de raisonnement ancré dans les modèles 3D en décomposant les tâches complexes en étapes de raisonnement de type chaîne de pensée guidées par des indices visuels.
Ce papier présente Grasp Any Region (GAR), un modèle d'IA multimodale qui améliore la compréhension visuelle des régions en intégrant des contextes globaux et en modélisant les interactions entre plusieurs zones, permettant ainsi un raisonnement compositionnel avancé et surpassant les modèles existants sur des benchmarks spécialisés.
Ce papier présente FLoC, une méthode sans entraînement et agnostique au modèle qui utilise la fonction de localisation d'installations et un algorithme greedy paresseux pour compresser efficacement les tokens visuels dans la compréhension de vidéos longues, surpassant les techniques existantes sur plusieurs benchmarks majeurs.
MotionStream est une méthode de génération vidéo en temps réel qui, grâce à une distillation de connaissances et une attention causale à fenêtre glissante, permet de produire des vidéos de qualité supérieure avec un contrôle interactif des mouvements et une latence sub-secondaire, rendant possible le streaming infini sur une seule carte graphique.
Cet article propose SASG-DA, une méthode d'augmentation de données basée sur la diffusion qui combine un guidage sémantique et un échantillonnage conscient de la parcimonie pour générer des signaux sEMG à la fois fidèles et diversifiés, améliorant ainsi significativement la reconnaissance des gestes myoélectriques et la généralisation des modèles.
L'article présente DeiTFake, un modèle de détection de deepfakes basé sur DeiT et une stratégie d'apprentissage en deux étapes avec augmentation progressive, qui atteint une précision de 99,22 % sur le jeu de données OpenForensics en surpassant les méthodes de référence actuelles.
Cet article présente une méthode entièrement automatique pour générer des données étiquetées et extraire des images échographiques rectifiées à partir de photographies d'écrans, éliminant ainsi la dépendance au format DICOM tout en permettant une classification précise des vues cardiaques.
Le papier présente DAP, un planificateur autorégressif à tokens discrets qui améliore la performance de la conduite autonome en prédisant conjointement la sémantique BEV et les trajectoires du véhicule, tout en intégrant un affinage par apprentissage par renforcement pour atteindre des résultats de pointe avec un budget paramétrique compact.
Ce papier propose un cadre d'auto-distillation croisée et compositionnelle (CCSD) doté d'une architecture encodeur-décodeur partagée-spécifique et de mécanismes de distillation hiérarchique et progressive, permettant d'atteindre des performances de pointe pour la segmentation robuste des tumeurs cérébrales même en présence de modalités IRM manquantes.
Ce papier présente FlashCache, une méthode de compression de cache KV multimodal guidée par le domaine fréquentiel qui identifie et préserve les paires KV aberrantes essentielles, permettant ainsi d'accélérer le décodage et de réduire la consommation mémoire tout en maintenant les performances des modèles.
Ce papier présente MambaTAD, un modèle de détection d'actions temporelles en un seul passage qui surmonte les limites des modèles d'espace d'état structurés grâce à un module DMBSS et une tête de fusion globale, permettant ainsi une détection précise et efficace des actions à longue portée sur plusieurs benchmarks publics.
Le papier présente ObAct, un cadre novateur d'apprentissage par imitation avec vision active où un bras robotique mobile construit une représentation 3DGS pour identifier et se déplacer vers la meilleure vue, permettant ainsi à l'autre bras d'exécuter des politiques plus robustes et moins sujettes aux occlusions.
STAvatar propose une méthode de reconstruction d'avatars 3D faciaux animables à partir de vidéos monoculaires qui surpasse l'état de l'art grâce à un cadre de liaison souple adaptatif aux UV et à une stratégie de contrôle de densité temporelle, permettant ainsi de capturer des détails fins et de reconstruire efficacement des régions fréquemment occluses.
Le papier présente RadarVLM, un modèle vision-langage unifié entraîné sur un vaste jeu de données simulées qui utilise une supervision spatiale structurée et un objectif SG-CLIP pour améliorer la compréhension des scènes radar et la précision de la localisation des véhicules, surpassant ainsi les approches traditionnelles.