Neuste Artikel für CNNs

Erforschen, wie neuronale Netze Symmetrien in Daten durch Äquivarianz erkennen.

Untersuchen, wie Bilddaten die Vorhersagen zum Verhalten von Fussgängern verbessern können.

Neue Techniken verbessern die Überschwemmungserkennung mit SAR-Bildern und DAM-Net.

Analyse von verschiedenen Modellen zur Vorhersage von Mobilfunkmastpositionen mithilfe von Bildern.

Ein neues Framework macht die Ergebnisse der multivariaten Zeitreiheneinstufung leichter verständlich.

FasterViT kombiniert CNNs und Vision Transformer für effiziente Bildverarbeitung.

Ein neues Neuronen-Design verbessert die Fähigkeiten von CNNs und senkt gleichzeitig die Rechenkosten.

Eine neue Methode verbessert das Zählen von Maiskörnern mit fortschrittlicher Bildverarbeitung.

Ein neues Modell verbessert, wie Maschinen Bilder erkennen, indem es globale und lokale Merkmale kombiniert.

Transformer verändern, wie wir Herzkrankheiten mit EKG-Daten analysieren und diagnostizieren.

Erkunde die Rolle von Zentrosomen und ihren Komponenten bei der Zellteilung.

Ein neues CNN-Modell verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der Diagnose von Netzhauterkrankungen.

Diese Studie bewertet die Effektivität von XAI-Methoden in der medizinischen Bildgebung.

Die Untersuchung des Aufstiegs von spiking neuronalen Netzen in der künstlichen Intelligenz.

Eine neue Methode verbessert die Autorenzuordnung mit fortschrittlichen Techniken und Textanalyse.

Eine Studie zeigt, dass es schwierig ist, die einzigartigen Merkmale von OCD im Vergleich zu anderen Störungen zu erkennen.

Ein neues Modell verbessert niedrigauflösende Bilder effizient.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Bildklassifizierungsleistung mit begrenzten Daten.

Innovative Methoden verbessern die Genauigkeit bei der Erkennung von Personen aus verschiedenen Kamerasichtwinkeln.

Eine neue Methode zur Tiefenschätzung mit einer einzelnen Kamera in der Robotik.

Echtzeitdaten nutzen, um Vorhersagen über Krankheitsausbrüche zu verbessern.

Ein Überblick über Methoden zur Vorhersage von Bildschönheit mit verschiedenen Datensätzen.

Forscher nutzen neuronale Netzwerke, um wandernde Magneten und deren einzigartige Dynamik zu simulieren.

Diese Studie nutzt Deep Learning zur Erkennung von Handgesten mit Muskelsignalen.

Neue Halftoning-Methode stellt die Originalfarben wieder her und verbessert die Bildqualität.

Eine Studie schlägt eine Methode vor, um Parkinson in drei Kategorien mithilfe von Bilddaten zu klassifizieren.

Lern, wie die Klassifizierung von Diagrammen hilft, das Datenverständnis zu automatisieren.

Ein neues Modell verbessert die Beziehungsextraktion aus strukturierten Daten mithilfe von neuronalen Netzwerken.

Die kurzfristige Trajektorienvorhersage ist entscheidend für die Sicherheit autonomer Fahrzeuge.

Diese Studie bewertet, wie CNNs mit Farbänderungen in der Bildklassifizierung umgehen.

Maschinenlernen nutzen, um schwache Radiosignale im Universum zu zählen.

Erfahre, wie Video-FocalNet die Technologie zur Videoaktions-erkennung verbessert.

Das ConViT-Modell verbessert die Erkennung menschlicher Aktionen in Standbildern mithilfe von Deep Learning.

Ein neuer Ansatz verbessert die Identifizierung von Personen in Bildern mit fortschrittlicher Merkmalsextraktion.

Neue Modelle verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit der arabischen Handschriftenerkennung.

Wir stellen SleepStageNet vor, ein Deep-Learning-Modell zur Analyse von Schlafstadien.

Ein neuer Ansatz verbessert das Videoverständnis durch Szenentrennung.

Untersuchen, wie Technologie die Strasseninspektion und -wartung verbessert.

Diese Studie analysiert, wie Patienten über ihre Medikamente denken, mithilfe von fortschrittlichen Modellen.

Neue Technologien verbessern die Kommunikation für Leute mit Sprachstörungen.