Neuste Artikel für CNNs

Neues Dual-Branch-CNN-Modell verbessert die Segmentierung von Prostatabezirkungen in MRT-Scans.

Entdecke, wie SER die Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen durch Emotionserkennung verbessert.

Ein neues System ermöglicht ein schnelleres Training von CNNs auf Geräten mit begrenztem Speicher.

Forschung hebt Methoden hervor, um ATP-Bindungsstellen in Proteinen für die Arzneimittelentwicklung vorherzusagen.

KI verbessert die Genauigkeit der Tumorklassifikation mit MRT-Scans und Transfer-Learning-Techniken.

Ein Blick darauf, wie Deep Learning die Eindringungserkennungssysteme verbessert.

Eine neue Methode verbessert die Messung der Gewebedichte mithilfe von OCT-Bildern.

Forscher nutzen maschinelles Lernen, um Krebszellen zu analysieren und die Behandlungsstrategien zu verbessern.

Studie zeigt, dass KI die Bildgebung von schwachen Sternen mit Wellenfrontsensoren verbessern kann.

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

Die Kombination aus traditionellen und Deep-Learning-Methoden verbessert die Effizienz der Bildverarbeitung.

Dieser Artikel untersucht, wie angreifende Attacken die gelernten Konzepte von CNNs verändern.

Entdecke die neuesten Methoden zur Registrierung von Netzhautbildern, um die Diagnose zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Schätzung von Lipschitz-Konstanten für tiefe Netzwerke.

Deep-Learning-Techniken verbessern die Qualität von CBCT-Bildern, indem sie Artefakte reduzieren.

Forschungen zeigen die Vorteile von quadratwurzelfreien adaptiven Methoden zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen.

Eine Methode zur Klassifizierung von Modulation in modernen drahtlosen Kommunikationssystemen.

Neue Datensätze verbessern die Möglichkeiten von Neural Architecture Search in realen Anwendungen.

Erforschen, wie KI das Studium der Fluidbewegung und Simulationen verbessert.

Die Forschung hebt neue Modelle für bessere Audioqualität in verschiedenen Umgebungen hervor.

Entdecke, wie Deep Learning die Handschriftenerkennung in verschiedenen Bereichen verändert.

Ein Blick darauf, wie verschiedene neuronale Netzwerke aus Bildern lernen.

Das neue Modell emoDARTS verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Sprachemotionen durch Deep Learning.

Fortgeschrittene Modelle nutzen, um die Erosionstiefe von Brücken vorherzusagen und die Sicherheit zu verbessern.

Deep-Learning-Modelle verbessern die Genauigkeit der Schlaganfallsegmentierung für bessere Patientenresultate.

Roboter können die Navigation verbessern, indem sie verschiedene Geländetypen in herausfordernden Umgebungen klassifizieren.

Neue Methode verbessert die Schattenentfernung in Bildern durch Deep Learning und Transformer.

Fortgeschrittene Modelle könnten den Managern der Fantasy Premier League helfen, bessere Teamentscheidungen zu treffen.

Anomalieerkennung ist super wichtig für die Sicherheit von vernetzten und autonomen Fahrzeugen.

LHU-Net verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der medizinischen Bildsegmentierung und hilft so den Gesundheitsprofis.

Erforschen, wie KI die Videoproduktionsprozesse für Filmemacher verändert.

Dieser Artikel prüft Methoden zur Verbesserung der Bildklarheit in der Fernerkundung.

Ein neuer Ansatz kombiniert maschinelles Lernen und Physik, um die Vorhersagen von Flüssigkeiten zu verbessern.

Eine Studie darüber, wie Menschen und Computer Objekte inmitten von Unsicherheiten identifizieren.

Neues Modell verbessert die Vorhersagen, indem es physikalisches Wissen mit fortschrittlichen Lerntechniken kombiniert.

D-TrAttUnet verbessert die Segmentierungsgenauigkeit in medizinischen Bildgebungsaufgaben.

Forschung nutzt fortschrittliche CNNs, um abgelenktes Fahren zu erkennen und die Verkehrssicherheit zu verbessern.

MpoxSLDNet bietet einen vielversprechenden Ansatz, um Affenpocken-Läsionen genau zu identifizieren.

Diese Studie untersucht, wie kleine Veränderungen CNNs bei wichtigen Aufgaben irreführen können.

Ein Blick auf CNNs und ViTs in der Modebild-Erkennung.