A Gradient-Regularized Deep Learning Method for Restoring Image in Myopic Vision
Preprint : approche neuronale régularisée par gradient pour compenser le défocalisation myopique modélisée.
Time-Reversed Imaging: A Multimodal Benchmark and Framework for Reconstructing Past Human-Environment Interactions
Preprint : référence multimodale et cadre de reconstruction pour inférer des interactions récentes entre humains et environnement à …
See the Past: Time-Reversed Scene Reconstruction from Thermal Traces Using Visual Language Models
Reconstruction temporelle inverse de scènes à partir de traces thermiques avec des modèles visuels de langage et une diffusion …
Deep learning-based spectral band selection for hyperspectral imaging tasks
Cadre de bout en bout apprenant conjointement la sélection de bandes hyperspectrales propre à la tâche et un modèle neuronal pour la …
A Multimodal hyperspectral dataset of cocoa beans with physicochemical annotation
Jeu de données hyperspectral multimodal de fèves de cacao avec annotations physicochimiques pour une évaluation non invasive de la …
Learning-based Spectral Regression for Cocoa Bean Physicochemical Property Prediction
Prédiction des propriétés physicochimiques de fèves de cacao à partir de données spectrales VIS-NIR par régression fondée sur …
Self-Supervised Low-Light Quantum RGB Image Demosaicing
Dématriçage RGB quantique auto-supervisé pour images en faible luminosité.
Deep Robust Object Detection Under High Illumination Conditions Using Modulo Images
Détection robuste d’objets avec des images modulo en conditions de forte illumination.
Computational Correction of Eye Aberrations: A Physical Modeling Approach with Zernike Polynomials and Deep Learning
Correction computationnelle des aberrations oculaires par modélisation physique, polynômes de Zernike et apprentissage profond.
Automated Classification of Cocoa Bean Fermentation Levels Using Computer Vision
Classification automatisée des niveaux de fermentation des fèves de cacao par vision par ordinateur.
High Dynamic Range Modulo Imaging for Robust Object Detection in Autonomous Driving
Imagerie à grande dynamique avec des capteurs modulo pour une détection robuste d’objets en conduite autonome.
Autoregressive High-Order Finite Difference Modulo Imaging: High-Dynamic Range for Computer Vision Applications
Reconstruction efficace d’images modulo à grande dynamique par différences finies autorégressives.
