Neuste Artikel für Datenaugmentation

Ein neues System nutzt Technologie für eine schnellere und genauere Klassifizierung des Reifegrads von Kokosnüssen.

Ein Überblick über die Fortschritte in der Sprechererkennung durch die VoxCeleb Challenge.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Datenaugmentation, um kontinuierliche Verstärkungslernagenten zu verbessern.

Neuer Ansatz verbessert die Erkennung von Handgelenkverletzungen in Röntgenaufnahmen ohne Experteninput.

Neue Methoden verbessern die Identifizierung schädlicher Bakterien in klinischen Einrichtungen.

Technologische Fortschritte verbessern die Menschenerkennung bei maritimen Notfällen.

Neue Algorithmen verbessern die Effizienz der Datenaugmentation und die Modellleistung mit Baumstrukturen.

Eine neue Methode zur Verbesserung von LiDAR-Datensätzen mit einfachen Textaufforderungen.

Wir stellen BackFlip vor, eine Methode zur Bewertung künstlerischer Bilder, die ihren ästhetischen Wert bewahrt.

Ein neues Modell verbessert die Urdu-Texterkennung für verschiedene Anwendungen.

Maschinelles Lernen verändert unser Verständnis von Veränderlichen Sternen und ihren Klassifikationen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Keyword-Erkennung mit unmarkierten Audiodaten.

Eine neue Methode verbessert das Lernen aus Datensätzen unterschiedlicher Qualität im Offline-RL.

Synthetic-Daten bieten neue Möglichkeiten für Forscher in der Genomik.

Ein neuer Ansatz gleicht Datensätze aus, um die Bildkennung mit echten und synthetischen Bildern zu verbessern.

Die Datenaufbereitung im Machine Learning kann die Nachvollziehbarkeit medizinischer Entscheidungen beeinflussen.

Diese Studie verbessert SER durch optimierte Vorverarbeitung und effiziente Aufmerksamkeitsmodelle.

Generative Modelle erstellen vielfältige Trainingsdaten, was die Anpassungsfähigkeit von Robotern verbessert.

Neue Methoden verbessern die Sprachklarheit in lauten Umgebungen für Hörgeräte.

Ein neuer Ansatz verbessert das Lernen von Repräsentationen und das Clustern bei herausfordernden Bilddaten.

Dieser Artikel untersucht, wie die Kombination aus echten und synthetischen Bildern die Genauigkeit und Fairness bei der Gesichtserkennung verbessert.

Eine neue Methode sagt den BMI anhand von Schriftstilen und Deep Learning voraus.

Dieses Projekt untersucht KI-Methoden für eine effizientere Müllklassifizierung.

Forscher bewerten die Risiken, Einzelpersonen aus geteilten Daten zu identifizieren, um die Privatsphäre zu verbessern.

Diese Methode verbessert Trainingsdatensätze für eine bessere Bildsegmentierungsleistung.

Untersuchen, wie Computer Vision-Modelle mit dem menschlichen visuellen Verständnis übereinstimmen können.

Neues Modell verbessert die Genauigkeit beim Segmentieren von Tumoren aus PET/CT-Scans.

Brain-Net-Diffusion verbessert die fMRI-Datenanalyse für Autismus-Spektrum-Störung.

Neue Methoden zielen darauf ab, die Diabetesversorgung durch genaue, nicht-invasive Blutzuckerüberwachung zu verbessern.

Ein neues Modell verbessert die Genauigkeit und Effizienz bei der medizinischen Bildsegmentierung.

Ein neues Framework verbessert Empfehlungen und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Erfahre, wie AMRF die Bildsegmentierung in industriellen Anwendungen verbessert.

Die Automatisierung der Tumorsegmentierung in PET/CT-Bildern verbessert die Genauigkeit und beschleunigt die Diagnose.

Dieses Modell verbessert das AI-Lernen, während es das vergangene Wissen behält.

Eine Studie zur Verbesserung von Spracherkennungssystemen in lauten Umgebungen.

Studie untersucht LSTM-Netzwerke für bessere Internetverkehrsprognosen.

Ein neuer Ansatz zur Schulung von Belohnungsmodellen verbessert die Ausrichtung von KI auf menschliche Vorlieben.

Verwendung von synthetischen PET/CT-Bildern zur Verbesserung der Tumordetektion und der Modellleistung.

Neue Technik soll die Helmpflicht auf Baustellen verbessern.

KI-Techniken verbessern die Schlüsselpunkt-Erkennung für bessere Roboterinteraktionen.