Salman Khan

FedIns kümmert sich um Datenprobleme im föderierten Lernen, um die Modellperformance zu verbessern.

DiffTPT verbessert die Anpassungsfähigkeit und Genauigkeit von Modellen durch innovative Datenaugmentationstechniken.

Neue Techniken verbessern die Zuverlässigkeit von medizinischen Bildgebungswerkzeugen gegenüber schädlichen Datenänderungen.

Ein neues Framework, um Bilder ohne vorherige Labels mit einem breiten Vokabular zu klassifizieren.

Eine neue Methode verbessert die Landmarkenerkennung ganz ohne menschliche Markierung.

Eine neue Methode ermöglicht es Modellen, sowohl bekannte als auch unbekannte Objekte zu erkennen.

MobiLlama bietet effiziente Sprachverarbeitung für Geräte mit begrenzten Ressourcen.

Das Verständnis von Modellrobustheit ist entscheidend für die Anwendung in der realen Welt in verschiedenen Bereichen.

Ein neues Framework verbessert Video-Suchanfragen, indem es visuelle Elemente und detaillierte Sprachbeschreibungen kombiniert.

MAVOS stellt eine effiziente Methode vor, um Objekte in langen Videoclips zu verfolgen.

ELGC-Net verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Veränderungen mit Satellitenbildern.

Lern, Objekte anhand von Bildern und 3D-Punktwolken ohne Labels zu klassifizieren.

Die Fähigkeiten und Herausforderungen von fortgeschrittenen Modellen zur Videoverstehens beurteilen.

Open-YOLO 3D verbessert die 3D-Instanzsegmentierung mit Geschwindigkeit und Genauigkeit.

Die Studie untersucht die Robustheit von Segmentierungsmodellen gegen adversariale Angriffe im Gesundheitswesen.

Ein neues Modell verbessert das Verständnis von Videos, indem es Bild- und Video-Encoder kombiniert.

Dieser Artikel untersucht, wie visuelle Zustandsraum-Modelle mit visuellen Herausforderungen umgehen.

VANE-Bench verbessert die Erkennung von Anomalien in Videos, während die KI-Inhalte immer mehr zunehmen.

Eine neue Methode verbessert die Videoaktionserkennung mit kontextueller Sprache.

CPT verbessert die Leistung von Black-Box-Modellen, ohne direkten Zugriff auf die internen Parameter zu haben.

FANet verbessert die semantische Segmentierung und erhöht die Genauigkeit bei komplexen Bildern.

GroupMamba verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Bildverarbeitung in Aufgaben der Computer Vision.

Effektive Techniken zur Erkennung von Plastikmüll in unseren Ozeanen.

Neue Methoden decken Schwachstellen in medizinischen Modellen durch Hintertürangriffe auf.

Diese Studie untersucht innovative Wege, um Träume durch Gehirnsignale zu beeinflussen und damit zu interagieren.

Eine Studie zur Verbesserung von Wettervorhersagen im Nahen Osten und Nordafrika.

Neue Tools verbessern, wie wir Veränderungen in Satellitenbildern im Laufe der Zeit beschreiben.

ROAD-Waymo verbessert das Verständnis von Strassenaktionen für autonome Fahrzeuge.

VideoGLaMM verbessert das Videoverständnis durch detaillierte visuelle und textuelle Verbindungen.

GEOBench-VLM bewertet Modelle zur Interpretation von geospatialen Daten und Bildern.

Ein zweisprachiges Modell, das die medizinische Kommunikation für Patienten und Fachleute verändert.

RHFL+ kümmert sich um Datenrauschen und Modellunterschiede im föderierten Lernen.

Ein neuer Datensatz revolutioniert die Analyse von medizinischen Bildern und deren Beschreibungen.

Umweltdaten vereinfachen durch persönliche Gespräche.