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Ce papier propose Mamba Snake, un cadre innovant de segmentation unifiée d'images médicales qui combine la modélisation par espace d'états et des mécanismes de type « snake » pour surmonter les défis de l'hétérogénéité structurelle et améliorer la précision anatomique.
Le papier présente , un réseau de neurones feed-forward permutation-équivariant qui reconstruit la géométrie visuelle sans dépendre d'une vue de référence fixe, surpassant ainsi les méthodes précédentes en précision et en robustesse pour des tâches telles que l'estimation de pose, la profondeur et la reconstruction de nuages de points.
Cet article présente InsightX Agent, un cadre novateur basé sur un modèle multimodal large (LMM) qui orchestre un détecteur de défauts et un outil de réflexion ancrée dans les preuves pour fournir une analyse d'inspection non destructive par rayons X à la fois fiable, interprétable et interactive.
Cet article propose un cadre d'apprentissage profond basé sur les Vision Transformers (ViT) et utilisant des données Sentinel-2 et Formosat-5 pour affiner la segmentation des zones sinistrées via une approche d'apprentissage faible supervision, améliorant ainsi la fiabilité des produits d'urgence (EVAP) développés par l'agence spatiale taïwanaise (TASA).
Cet article présente MIDAR, un modèle de capteur substitut qui enrichit les simulateurs de trafic microscopiques avec une perception LiDAR réaliste et évolutive en utilisant des graphes de visibilité et des transformateurs géométriques, permettant ainsi une évaluation précise des applications de systèmes de transport intelligents sans coût computationnel excessif.
Cette étude présente TransUNet-GradCAM, un modèle hybride combinant Transformers et U-Net qui, grâce à son mécanisme d'attention globale et à ses visualisations explicatives, réalise une segmentation précise et généralisable des ulcères diabétiques du pied sur plusieurs jeux de données cliniques.
L'article présente S²Q-VDiT, un cadre de quantification post-entraînement pour les transformateurs de diffusion vidéo qui combine une sélection de données saillantes basée sur l'Hessien et une distillation de tokens épars guidée par l'attention pour atteindre des performances sans perte avec une compression et une accélération significatives.
Le papier présente SPEX, un modèle de langage multimodal innovant qui exploite les informations spectrales via un nouvel ensemble de données d'instructions (SPIE) pour réaliser une extraction précise et interprétable des types de couverture terrestre sur des images de télédétection multispectrales, surpassant les méthodes actuelles.
Cette étude présente la première évaluation du 3D Gaussian Splatting sur des images fisheye à très grand champ de vue, démontrant que l'initialisation par profondeur via UniK3D surpasse les méthodes SfM traditionnelles pour surmonter les défis de distorsion et de reconstruction géométrique.
Cet article propose un cadre unifié et sémantiquement ancré pour l'adaptation de domaine en segmentation d'images médicales, qui apprend une variété probabiliste d'anatomies génériques pour permettre une adaptation performante et interprétable sans nécessiter d'alignement explicite entre les domaines source et cible, que ceux-ci soient accessibles ou non.
Cet article présente IAG, la première attaque par porte dérobée multi-cibles adaptative pour les modèles de vision-langage, qui génère dynamiquement des déclencheurs invisibles guidés par le texte pour rediriger la localisation d'objets vers des cibles spécifiques sans compromettre les performances sur des échantillons normaux.
Le papier présente Video-EM, un cadre d'apprentissage gratuit basé sur la mémoire épisodique centrée sur les événements qui transforme la compréhension de vidéos longues en une construction et un raffinement d'événements temporellement cohérents pour surmonter les limites des fenêtres contextuelles des modèles de langage vidéo.
Ce papier présente UniUGG, le premier cadre unifié exploitant un LLM et un décodeur spatial basé sur la diffusion latente pour réaliser simultanément la compréhension et la génération de scènes 3D à partir d'images de référence et de transformations de vue, tout en répondant à des questions visuelles spatiales grâce à une stratégie d'apprentissage combinant indices géométriques et sémantiques.
Cet article propose un cadre d'estimation de pose humaine 3D basé sur la diffusion optimisé par une stratégie d'élagage temporel hiérarchique (HTP) qui réduit considérablement les coûts computationnels tout en maintenant des performances de pointe grâce à une élimination dynamique des tokens de pose redondants.
Le papier présente PointSlice, une méthode innovante de détection d'objets 3D qui transforme les nuages de points en tranches 2D et intègre un réseau d'interaction de tranches (SIN) pour atteindre un équilibre optimal entre précision et efficacité, surpassant les approches par voxels et piliers en termes de vitesse et de nombre de paramètres tout en maintenant des performances élevées sur plusieurs jeux de données de référence.
Cet article propose un nouveau cadre d'apprentissage fédéré mixte appelé MDM-MixMFL, qui utilise des stratégies de découplage et de mémorisation des modalités pour surmonter les hétérogénéités de données et de modalités dans la segmentation d'images IRM médicales distribuées.
Cette étude présente un système novateur de classification du comportement des conducteurs pour les véhicules autonomes, utilisant des techniques de vision par ordinateur externes pour détecter la distraction et l'altération sans dépendre de la communication inter-véhiculaire.
Le papier présente UltraUPConvNet, un cadre universel et économe en calcul basé sur UPerNet et ConvNeXt, conçu pour réaliser simultanément la segmentation des tissus et la prédiction de maladies dans les images échographiques avec des performances de pointe.
Le papier présente Traffic-MLLM, un cadre d'apprentissage supervisé régulé par la curiosité qui remplace la recherche explicite de cas par un espace de cas structuré appris directement à partir de données multimodales, améliorant ainsi la robustesse et le raisonnement des systèmes de conduite autonome dans des scénarios de circulation complexes et à longue traîne.
Le papier propose SAGA, une méthode d'attention linéaire qui utilise des portes adaptatives sélectives et une décomposition de produit de Hadamard pour surmonter les limitations de redondance et de rang faible des approches existantes, offrant ainsi une efficacité computationnelle et une précision accrues sur des images haute résolution.