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Cet article présente Lilium, une nouvelle méthode évolutive automatisée qui améliore la précision et la robustesse de la superposition crânio-faciale en modélisant explicitement la variabilité des tissus mous via une représentation conique 3D optimisée par un algorithme d'évolution différentielle.
L'article présente GLIDE-Reg, une méthode d'enregistrement déformable global-à-local qui fusionne des caractéristiques sémantiques globales issues de modèles de fondation avec des descripteurs locaux MIND pour surpasser l'état de l'art en termes de robustesse et de précision sur des cohortes pulmonaires variées.
Ce papier propose IDER, une méthode de réapprentissage continu novatrice basée sur la propriété d'idempotence qui améliore la fiabilité des prédictions, réduit l'oubli catastrophique et augmente la précision tout en étant compatible avec les méthodes de réentraînement existantes.
Ce papier présente BornoViT, un modèle Vision Transformer léger et efficace conçu pour classifier les caractères et chiffres manuscrits bengalis avec une grande précision tout en minimisant les besoins computationnels, le rendant idéal pour les environnements aux ressources limitées.
Le papier présente ShiftLUT, un cadre novateur pour la restauration d'images qui combine un module de décalage spatial apprenable, une architecture asymétrique à double branche et une stratégie de compression de table de recherche pour atteindre un champ récepteur maximal et des performances supérieures tout en maintenant une efficacité computationnelle et un stockage réduits pour les dispositifs embarqués.
Cet article présente le cadre Multimodal Weight Predictor (MWP) et le jeu de données Waste-Weight-10K, qui combinent des images RGB et des métadonnées physiques via une fusion multimodale pour estimer avec précision le poids des déchets industriels et commerciaux tout en fournissant des explications interprétables.
Le papier présente PreciseCache, un cadre plug-and-play qui accélère la génération vidéo sans compromettre la qualité en détectant et en sautant précisément les calculs redondants à l'aide de deux composants : LFCache pour la mise en cache par étape et BlockCache pour la mise en cache par bloc.
Le papier présente FlowReg, une méthode d'enregistrement d'images cardiaques IRM non supervisée basée sur l'appariement de flux et l'entraînement par reflu, qui permet un raffinement à l'inférence en quelques étapes avec des performances supérieures à l'état de l'art et une réduction de l'erreur d'estimation de la fraction d'éjection ventriculaire gauche.
HeroGS est un cadre unifié qui améliore la reconstruction 3D par Splatting de Gaussiennes en conditions de vues éparses grâce à une guidance hiérarchique à trois niveaux (image, caractéristiques et paramètres) pour régulariser les distributions, affiner les détails et garantir la cohérence géométrique.
Cet article présente ET-Turb, un vaste ensemble de données synthétiques et un modèle de fonction de transfert de modulation dépendant du temps d'exposition (ET-MTF), conçus pour générer des effets de turbulence atmosphérique réalistes et améliorer la généralisation des modèles de restauration d'images.
UETrack est un cadre de suivi d'objet unique unifié et efficace capable de traiter plusieurs modalités (RGB, profondeur, thermique, événementiel et langage) grâce à un mécanisme de mélange d'experts basé sur le regroupement de tokens et une stratégie de distillation adaptative, offrant ainsi un compromis optimal entre vitesse et précision sur diverses plateformes matérielles.
Le papier présente FACE, un cadre d'autoencodeur autorégressif novateur qui génère des maillages 3D de haute fidélité et à faible coût en traitant chaque face triangulaire comme un token unique, réduisant ainsi drastiquement la longueur des séquences tout en surpassant l'état de l'art en matière de reconstruction et de génération à partir d'une seule image.
L'article présente InterCoG, un cadre de raisonnement intercalé texte-vision qui améliore l'édition d'images complexes en déduisant d'abord la position des objets par le texte avant de les localiser visuellement, soutenu par un nouveau jeu de données et des modules d'entraînement pour garantir une précision spatiale supérieure.
Ce papier présente BiCAM, une méthode d'activation de classe bidirectionnelle pour les Vision Transformers qui capture à la fois les contributions positives et négatives afin d'améliorer l'interprétabilité et de détecter les exemples adverses sans réentraînement.
Le papier présente PromptStereo, une méthode de stéréo matching zero-shot qui améliore la généralisation en intégrant des indices de structure monoculaire et de mouvement stéréo dans un module de raffinement itératif (PRU) basé sur les décodeurs de modèles de profondeur monoculaire, surpassant ainsi les méthodes existantes tout en maintenant une vitesse d'inférence compétitive.
Le papier présente Nano-EmoX, un modèle de langage multimodal compact de 2,2 milliards de paramètres qui unifie six tâches affectives clés en intégrant une hiérarchie cognitive à trois niveaux et un cadre d'entraînement P2E pour combler le fossé entre la perception émotionnelle et l'empathie.
Le papier propose SimRecon, un cadre innovant qui améliore la reconstruction de scènes composées à partir de vidéos réelles en intégrant deux modules de liaison, l'optimisation active du point de vue et un synthétiseur de graphes de scène, pour garantir à la fois la fidélité visuelle et la plausibilité physique des assets générés.
Ce papier présente OnlineX, un cadre feed-forward qui résout le problème de la dérive dans la reconstruction 3D en ligne en introduisant une évolution d'état découplée « actif-vers-stable » pour fusionner efficacement la géométrie locale à haute fréquence avec la structure globale à long terme, tout en reconstruisant simultanément l'apparence visuelle et les champs sémantiques.
Le papier présente HiFi-Inpaint, un cadre novateur d'inpainting basé sur une référence qui, grâce à une nouvelle attention d'amélioration partagée, une perte consciente des détails et un jeu de données HP-Image-40K, permet de générer des images humain-produit haute fidélité avec une préservation exceptionnelle des détails.
Le papier présente TimeGS, un cadre novateur qui transforme la prévision de séries temporelles en un problème de rendu génératif 2D via l'utilisation de splatting gaussien pour surmonter les limites des approches existantes en assurant la continuité chronologique et une résolution adaptative.