Neuste Artikel für Domänenanpassung

Ein neues Framework verbessert die Pixelbeschriftung, indem es die Unsicherheit in der semantischen Segmentierung angeht.

Eine Studie zeigt verbesserte Vorhersagen für Galaxienlinseneffekte mithilfe von neuronalen Netzen.

Forschung schlägt Methoden vor, um gemeinsame Elemente in nicht ausgerichteten multimodalen Daten zu finden.

Ein neuer Ansatz, um das Verkehrsverhalten mit fortschrittlichen KI-Modellen vorherzusagen.

Wir stellen schrittweises Feintuning vor für schlaueres Roboterlernen ohne umfangreiche Labels.

Wissenschaftler analysieren Wasserstoffkarten, um mehr über die Entstehung von Sternen und Galaxien zu erfahren.

Eine Methode für bessere Vorhersagen in sich ändernden Datenumgebungen.

Ein Blick auf Domainanpassung, Privatsphäre und föderiertes Lernen in der Datenwissenschaft.

Die Herausforderungen beim Übersetzen von Sprachen mit wenig Ressourcen und innovative Lösungen untersuchen.

Entdecke eine Methode, um Modelle an neue Daten anzupassen, ohne sie umfangreich neu zu trainieren.

Lern, wie neue Regularisierungsmethoden die Leistung von Machine-Learning-Modellen verbessern und Overfitting reduzieren.

Ein neues Framework, um Machine-Learning-Modelle für unterschiedliche Datenumgebungen zu verbessern.

Forscher nutzen KI, um Lebensmitteltests zu beschleunigen und die Genauigkeit zu verbessern.

Unüberwachtes Domänenanpassung hilft KI, in sich verändernden Umgebungen ohne ständige Aufsicht zu lernen.

Innovative Methoden push Sprachmodelle für ressourcenarme Sprachen wie Nepali.

Ein neuer Ansatz, um Emotionen durch Bilder zu verstehen, ohne die Originaldaten.

Ein einheitlicher Rahmen für effiziente Computer Vision-Aufgaben mit minimalen Daten.

Das CICLD-Modell verbessert die semantische Segmentierung und schliesst die Lücke zwischen synthetischen und realen Bildern.

Neue Methoden verbessern die Objekterkennung bei unterschiedlichen Wetterbedingungen mit synthetischen Daten.

Teams innovieren bei der Zeichenerkennung durch den DAGECC-Wettbewerb.

Ein neuartiges Framework verbessert die Posenabschätzung, indem es sich an reale Herausforderungen anpasst.