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SNAP, un transformer auto-supervisé, montre qu'un décodeur plus simple et des objectifs en espace latent améliorent la qualité des représentations géométriques apprises.
Une méthode de rendu différentiable fidèle à la physique pour la synthèse de vues radar, surpassant les approches optiques adaptées.