Explore la stéréo géométrique, la géométrie épipolaire, les méthodes de corrélation, les occlusions et les défis de mise en œuvre en temps réel dans les systèmes de vision stéréoscopique.
Explore l'histoire et les techniques de la vision informatique, couvrant la formation d'images, la transformation, les perspectives dynamiques et les indices d'estimation 3D.
Explore les concepts de vision stéréoscopique tels que les occlusions, l'impact de la taille de la fenêtre, la stéréo multivue, la reconstruction dynamique de la forme et la segmentation basée sur des graphiques.
Explore l'intelligence visuelle, la formation d'images, la vision par ordinateur et la compréhension de la représentation dans les machines et les esprits.
Couvre les techniques de récupération d'informations de forme 3D à partir d'images 2D à l'aide de modèles d'ombrage et d'approches modernes d'apprentissage profond.
Couvre la perception de la profondeur, en se concentrant sur les signaux monoculaires et binoculaires, y compris la parallaxe de mouvement et la vision stéréoscopique.
Couvre les techniques de reconstruction d'images en couleur à l'aide de la détection optique et de l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de l'image et réduire le bruit.
Explore la perception de la profondeur à travers la parallaxe de mouvement et la vision stéréoscopique, en soulignant l'importance du suivi des points de vue dans la réalité virtuelle.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.
