Анализ страницы https://valeoai.github.io/publications
Основное Готовность: 75%
Домен
valeoai.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Цепочка редиректов:
https://valeoai.github.io/publications
301 MovedPermanently
https://valeoai.github.io/publications/
200 OK
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 09.01.2027 2:59:59.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,45сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,45сек оптимальна.
Объем документа
237Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 237Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 24
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 24 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.6.1/dist/css/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mdbootstrap@4.20.0/css/mdb.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/@fortawesome/fontawesome-free@5.15.4/css/all.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/academicons@1.9.1/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@300;400;500;600;700&family=Newsreader:ital,wght@0,400;0,500;0,600;1,400&family=Material+Icons&display=swap |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwarby/jekyll-pygments-themes@master/github.css | |
| stylesheet | /assets/css/main.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jwarby/jekyll-pygments-themes@master/native.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.11.1/dist/katex.min.css | |
| js | /assets/js/theme.js | |
| js | /assets/js/dark_mode.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.11.1/dist/katex.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.11.1/dist/contrib/auto-render.min.js | |
| js | /assets/js/publications-filter.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.6.0/dist/jquery.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.6.1/dist/js/bootstrap.bundle.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mdbootstrap@4.20.0/js/mdb.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/masonry-layout@4.2.2/dist/masonry.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/imagesloaded@4/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | text/javascript | /assets/js/masonry.js |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/medium-zoom@1.0.6/dist/medium-zoom.min.js | |
| js | /assets/js/zoom.js | |
| js | /assets/js/common.js | |
| js | text/javascript | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3.2.0/es5/tex-mml-chtml.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a671583-3b73d" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 5972:0A4F:5703:6238:6A8A8877 |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 05:43:19 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270028-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787463800.566173,VS0,VE122 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | a8b05b056066fdaca33aea428cdce766585a43dd |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 25%
Title
Publications | valeo.ai - AI research at Valeo
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Устраните дубли в title: valeo(2)
Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 46, оптимально: от 40 до 45)
Description
Peer-reviewed publications from the valeo.ai research team — papers at CVPR, NeurIPS, ICCV, ICLR and more on computer vision, autonomous driving, 3D perception, and foundation models.
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 183, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
computer vision, autonomous driving, deep learning, artificial intelligence, 3D perception, foundation models, valeo, valeo.ai, research lab, Paris
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Keywords установлены.
Канонический Url
https://valeoai.github.io//publications/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Пропишите корректный канонический Url!
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 8
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:site_name | valeo.ai |
| og:type | website |
| og:title | Publications | valeo.ai |
| og:url | https://valeoai.github.io//publications/ |
| og:description | Peer-reviewed publications from the valeo.ai research team — papers at CVPR, NeurIPS, ICCV, ICLR and more on computer vision, autonomous driving, 3D perception, and foundation models. |
| og:image | https://valeoai.github.io//assets/img/vai_cropped.jpg |
| og:image:alt | Publications |
| og:locale | en |
Все мета-теги
Кол-во: 19
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 19шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no |
| name | author | valeo.ai |
| name | keywords | computer vision, autonomous driving, deep learning, artificial intelligence, 3D perception, foundation models, valeo, valeo.ai, research lab, Paris |
| name | description | Peer-reviewed publications from the valeo.ai research team — papers at CVPR, NeurIPS, ICCV, ICLR and more on computer vision, autonomous driving, 3D perception, and foundation models. |
| name | twitter:card | summary_large_image |
| name | twitter:title | Publications |
| name | twitter:description | Peer-reviewed publications from the valeo.ai research team — papers at CVPR, NeurIPS, ICCV, ICLR and more on computer vision, autonomous driving, 3D perception, and foundation models. |
| name | twitter:image | https://valeoai.github.io//assets/img/vai_cropped.jpg |
| name | twitter:site | @valeoai |
| name | twitter:creator | @valeoai |
| name | theme-color | #003b71 |
| property | og:site_name | valeo.ai |
| property | og:type | website |
| property | og:title | Publications | valeo.ai |
| property | og:url | https://valeoai.github.io//publications/ |
| property | og:description | Peer-reviewed publications from the valeo.ai research team — papers at CVPR, NeurIPS, ICCV, ICLR and more on computer vision, autonomous driving, 3D perception, and foundation models. |
| property | og:image | https://valeoai.github.io//assets/img/vai_cropped.jpg |
| property | og:image:alt | Publications |
| property | og:locale | en |
Оптимизация Готовность: 75%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в одном экземпляре).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Абзацев с текстом 1 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 5 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 30 достаточно.
Кол-во знаков контента 32270 на странице оптимально.
Кол-во слов 4378 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 8. Это хорошо.
Тошнота
8,06
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
4,48%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота не дотягивает до нормы 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| patrick | 65 | 1,48% |
| matthieu | 57 | 1,30% |
| andrei | 49 | 1,12% |
| bursuc | 49 | 1,12% |
| alexandre | 42 | 0,96% |
| renaud | 37 | 0,85% |
| marlet | 37 | 0,85% |
| boulch | 35 | 0,80% |
| semantic | 31 | 0,71% |
| spyros | 30 | 0,69% |
| gidaris | 30 | 0,69% |
| learning | 30 | 0,69% |
| tuan-hung | 30 | 0,69% |
| segmentation | 30 | 0,69% |
| gilles | 29 | 0,66% |
| project | 28 | 0,64% |
| zablocki | 23 | 0,53% |
| neurips | 18 | 0,41% |
| driving | 17 | 0,39% |
| victor | 16 | 0,37% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 542 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 73 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Disallow:
Sitemap: https://valeoai.github.io//sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://valeoai.github.io//sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 158
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 158 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
На странице присутствуют внутренние ссылки с пустым анкором: 1!
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Пустой анкор
|
|
| /team/ |
Team
|
|
| /research/ |
Research
|
|
| /repositories/ |
Code & Data
|
|
| /posts/ |
Posts
|
|
| /publications/ |
Publications<span class="sr-only">(current)</span>
|
|
| /publications/coredi/ |
CoReDi: Coevolving Representations in Joint Image-Feature Diffusion
|
|
| /publications/icip/ |
Exploring Easy Boosts for Lidar Semantic Scene Completion
|
|
| /publications/re2pix/ |
Re2Pix: Representations Before Pixels — Semantics-Guided Hierarchical Video Prediction
|
|
| /publications/ssdd/ |
SSDD: Single-Step Diffusion Decoder for Efficient Image Tokenization
|
|
| /publications/drivex/ |
DRIV-EX: Counterfactual Explanations for Driving LLMs
|
|
| /publications/llm_meta_judge/ |
LLM as a Meta-Judge: Synthetic Data for NLP Evaluation Metric Validation
|
|
| /publications/lora_mcl/ |
Multiple Choice Learning of Low-Rank Adapters for Language Modeling
|
|
| /publications/TOAD/ |
TOAD: Test-Time Trajectory Optimization for Autonomous Driving
|
|
| /driving-on-registers/ |
Driving on Registers
|
|
| /driving-on-registers/ |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
|
| /publications/franca/ |
Franca: Nested Matryoshka Clustering for Scalable Visual Representation Learning
|
|
| /publications/icm/ |
Attention, May I Have Your Decision? Localizing Generative Choices in Diffusion Models
|
|
| /OccAny/ |
OccAny: Generalized Unconstrained Urban 3D Occupancy
|
|
| /OccAny/ |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
|
| /publications/pom/ |
PoM: A Linear-Time Replacement for Attention with the Polynomial Mixer
|
|
| / |
StableMTL: Repurposing Latent Diffusion Models for Multi-Task Learning from Partially Annotated Synthetic Datasets
|
|
| /publications/ppt/ |
PPT: Pretraining with Pseudo-Labeled Trajectories for Motion Forecasting
|
|
| /publications/r3dpa/ |
R3DPA: Leveraging 3D Representation Alignment and RGB Pretrained Priors for LiDAR Scene Generation
|
|
| /publications/vgift/ |
Boosting Visual Instruction Tuning with Self-Supervised Guidance
|
|
| /publications/alpine/ |
Is clustering enough for LiDAR instance segmentation? A state-of-the-art training-free baseline
|
|
| /publications/prolip/ |
CLIP’s Visual Embedding Projector is a Few-shot Cornucopia
|
|
| /publications/losc/ |
LOSC: LiDAR Open-voc Segmentation Consolidator
|
|
| /publications/repag/ |
REPA-G: Test-Time Conditioning with Representation-Aligned Visual Features
|
|
| /publications/gift/ |
GIFT: A Framework for Global Interpretable Faithful Textual Explanations of Vision Classifiers
|
|
| /publications/ipa/ |
IPA: An Information-Preserving Input Projection Framework for Efficient Foundation Model Adaptation
|
|
| /publications/dinoforesight/ |
DINO-Foresight: Looking into the Future with DINO
|
|
| /publications/jafar/ |
JAFAR: Jack up Any Feature at Any Resolution
|
|
| /publications/mutor/ |
Multi-Token Prediction Needs Registers
|
|
| /publications/muddos/ |
Improving Multimodal Distillation for 3D Semantic Segmentation under Domain Shift
|
|
| /publications/superquadricocc/ |
SuperQuadricOcc: Multi-Layer Gaussian Approximation of Superquadrics for Real-Time Self-Supervised Occupancy Estimation
|
|
| /publications/tadf/ |
Tracking-Aware Deformation Field Estimation for Non-rigid 3D Reconstruction in Robotic Surgeries
|
|
| /publications/dip/ |
DIP: Unsupervised Dense In-Context Post-training of Visual Representations
|
|
| /publications/floss/ |
FLOSS: Free Lunch in Open-vocabulary Semantic Segmentation
|
|
| /publications/gaussrender/ |
GaussRender: Learning 3D Occupancy with Gaussian Rendering
|
|
| /publications/mosic/ |
MoSiC: Optimal-Transport Motion Trajectories for Dense Self-Supervised Learning
|
|
| /publications/xl_vlms/ |
Analyzing Fine-tuning Representation Shift for Multimodal LLMs Steering alignment
|
|
| /publications/3d_hpe_hmr_lidar_survey/ |
3D Human Pose and Shape Estimation from LiDAR Point Clouds: A Review
|
|
| /vavim-vavam/ |
VaViM and VaVAM: Autonomous Driving through Video Generative Modeling
|
|
| /vavim-vavam/ |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
|
| /publications/timemcl/ |
Winner-takes-all for Multivariate Probabilistic Time Series Forecasting
|
|
| /publications/futurist/ |
Advancing Semantic Future Prediction through Multimodal Visual Sequence Transformers
|
|
| /publications/PerReg/ |
Towards Generalizable Trajectory Prediction Using Dual-Level Representation Learning And Adaptive Prompting
|
|
| /publications/contrastive_concepts/ |
Test-Time Contrastive Concepts for Open-World Semantic Segmentation
|
|
| /publications/awta/ |
Annealed Winner-Takes-All for Motion Forecasting
|
|
| /publications/neural-parametric-solver/ |
Learning a Neural Solver for Parametric PDEs to Enhance Physics-Informed Methods
|
|
| /publications/llm_wrapper/ |
LLM-wrapper: Black-Box Semantic-Aware Adaptation of Vision-Language Models for Referring Expression Comprehension
|
|
| /publications/2025_halton_maskgit/ |
Halton Scheduler For Masked Generative Image Transformer
|
|
| /publications/moca/ |
MOCA: Self-supervised Representation Learning by Predicting Masked Online Codebook Assignments
|
|
| /publications/unit/ |
UNIT: unsupervised Online Instance Segmentation through Time
|
|
| /publications/annealing/ |
Annealed Multiple Choice Learning: Overcoming limitations of Winner-takes-all with annealing
|
|
| /publications/fungi/ |
No Train, all Gain: Self-Supervised Gradients Improve Deep Frozen Representations
|
|
| /publications/geps/ |
GEPS: Boosting Generalization in Parametric PDE Neural Solvers through Adaptive Conditioning
|
|
| /publications/manipose/ |
ManiPose: Manifold-Constrained Multi-Hypothesis 3D Human Pose Estimation
|
|
| /publications/bravo/ |
The BRAVO Semantic Segmentation Challenge Results in UNCV2024
|
|
| /publications/busca/ |
Lost and Found: Overcoming Detector Failures in Online Multi-Object Tracking
|
|
| /publications/dinoiser/ |
CLIP-DINOiser: Teaching CLIP a few DINO tricks for open-vocabulary semantic segmentation
|
|
| /publications/genval/ |
Reliability in Semantic Segmentation: Can We Use Synthetic Data?
|
|
| /publications/unitraj/ |
UniTraj: A Unified Framework for Scalable Vehicle Trajectory Prediction
|
|
| /publications/valeo4cast/ |
Valeo4Cast: A Modular Approach to End-to-End Forecasting
|
|
| /publications/pafuse/ |
PAFUSE: Part-based Diffusion for 3D Whole-Body Pose Estimation
|
|
| /publications/regents/ |
ReGentS: Real-World Safety-Critical Driving Scenario Generation Made Stable
|
|
| /publications/lfc/ |
Learning Kernel-Modulated Neural Representation for Efficient Light Field Compression
|
|
| /publications/unsupervised_object_localization_survey/ |
Unsupervised Object Localization in the Era of Self-Supervised ViTs: A Survey
|
|
| /publications/wta_learners/ |
Winner-takes-all learners are geometry-aware conditional density estimators
|
|
| /publications/abnn/ |
Make Me a BNN: A Simple Strategy for Estimating Bayesian Uncertainty from Pre-trained Models
|
|
| /publications/famix/ |
A Simple Recipe for Language-guided Domain Generalized Segmentation
|
|
| /publications/occfeat/ |
OccFeat: Self-supervised Occupancy Feature Prediction for Pretraining BEV Segmentation Networks
|
|
| /publications/pointbev/ |
PointBeV: A Sparse Approach to BeV Predictions
|
|
| /publications/scalr/ |
Three Pillars improving Vision Foundation Model Distillation for Lidar
|
|
| /publications/segad/ |
Supervised Anomaly Detection for Complex Industrial Images
|
|
| /publications/spot/ |
SPOT: Self-Training with Patch-Order Permutation for Object-Centric Learning with Autoregressive Transformers
|
|
| /publications/multimodal-icl/ |
What Makes Multimodal In-Context Learning Work?
|
|
| /publications/real-world-forecasting/ |
Towards Motion Forecasting with Real-World Perception Inputs: Are End-to-End Approaches Competitive?
|
|
| /publications/bevcontrast/ |
BEVContrast: Self-Supervision in BEV Space for Automotive Lidar Point Clouds
|
|
| /publications/clip-diy/ |
CLIP-DIY: CLIP Dense Inference Yields Open-Vocabulary Semantic Segmentation For-Free
|
|
| /publications/robusta/ |
Learning to Generate Training Datasets for Robust Semantic Segmentation
|
|
| /publications/pop3d/ |
POP-3D: Open-Vocabulary 3D Occupancy Prediction from Images
|
|
| /publications/rmcl/ |
Resilient Multiple Choice Learning: A learned scoring scheme with application to audio scene analysis
|
|
| /publications/diffhpe/ |
DiffHPE: Robust, Coherent 3D Human Pose Lifting with Diffusion
|
|
| /publications/poda/ |
PØDA: Prompt-driven Zero-shot Domain Adaptation
|
|
| /publications/seedal/ |
You Never Get a Second Chance To Make a Good First Impression: Seeding Active Learning for 3D Semantic Segmentation
|
|
| /publications/waffleiron/ |
Using a Waffle Iron for Automotive Point Cloud Semantic Segmentation
|
|
| /publications/butterfly/ |
Butterfly factorization by algorithmic identification of rank-one blocks
|
|
| /publications/also/ |
ALSO: Automotive Lidar Self-supervision by Occupancy estimation
|
|
| /publications/found/ |
Unsupervised Object Localization: Observing the Background to Discover Objects
|
|
| /publications/octet/ |
OCTET: Object-aware Counterfactual Explanations
|
|
| /publications/rangevit/ |
RangeViT: Towards Vision Transformers for 3D Semantic Segmentation in Autonomous Driving
|
|
| /publications/efficient-butterfly/ |
Efficient identification of butterfly sparse matrix factorizations
|
|
| /publications/packed-ensembles/ |
Packed Ensembles for efficient uncertainty estimation
|
|
| /publications/sfrik/ |
Self-supervised learning with rotation-invariant kernels
|
|
| /publications/2022_densemtl/ |
Cross-task Attention Mechanism for Dense Multi-task Learning
|
|
| /publications/lara/ |
LaRa: Latents and Rays for Multi-Camera Bird's-Eye-View Semantic Segmentation
|
|
| /publications/lidartouch/ |
LiDARTouch: Monocular metric depth estimation with a few-beam LiDAR
|
|
| /publications/multimodal_3d_gan/ |
Multi-Modal 3D GAN for Urban Scenes
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 384
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 384 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| scholar.google.com |
our team's Google Scholar page
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| alan-lanfeng.github.io |
Representation Distribution Matching for One-Step Visual Generation
|
| alan-lanfeng.github.io |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| huggingface.co |
<i class="fas fa-rocket"></i> Demo
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| ryosuke-yamada.github.io |
3D sans 3D Scans: Scalable Pre-training from Video-Generated Point Clouds
|
| ryosuke-yamada.github.io |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| simondemoreau.github.io |
LiDAS: Lighting-driven Dynamic Active Sensing for Nighttime Perception
|
| simondemoreau.github.io |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| vita-epfl.github.io |
MAD: Motion Appearance Decoupling for efficient Driving World Models
|
| vita-epfl.github.io |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| github.com |
NAF: Zero-Shot Feature Upsampling via Neighborhood Attention Filtering
|
| github.com |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| opendrivelab.com |
World Engine: Towards the Era of Post-Training for Autonomous Driving
|
| opendrivelab.com |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| alan-lanfeng.github.io |
RAP: 3D Rasterization Augmented End-to-End Planning
|
| alan-lanfeng.github.io |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| openreview.net |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| jayneelparekh.github.io |
Learning to Steer: Input-dependent Steering for Multimodal LLMs
|
| jayneelparekh.github.io |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| representationdiffusion.github.io |
Boosting Generative Image Modeling via Joint Image-Feature Synthesis
|
| representationdiffusion.github.io |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| simondemoreau.github.io |
LED: Light Enhanced Depth Estimation at Night
|
| simondemoreau.github.io |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| nerminsamet.github.io |
LOGen: Toward Lidar Object Generation by Point Diffusion
|
| nerminsamet.github.io |
<i class="fas fa-globe"></i> Project
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i> pdf
|
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i> Code
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://valeoai.github.io/publications готова к продвижению на 44%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: