Neuste Artikel für Faltungsneuronale Netzwerke

Neue Methoden verbessern die Effizienz von Computer Vision-Modellen für mobile Geräte.

Ein maschinelles Lernverfahren verbessert die Erkennung von Fehlern in biologischen Geweben.

Studie untersucht Methoden zur Vorhersage von niedrigem Blutzucker bei Diabetes-Patienten.

Forscher nutzen CNNs, um Partikel-Hotspots im kosmischen Mikrowellenhintergrund zu identifizieren.

Erforsche, wie umkehrbare Faltung die Bildverarbeitung verbessert.

Eine Studie über Deep-Learning-Modelle für bessere Bildgebung in der Gebärmutterhalskrebsversorgung.

Parameterfreie Kanalaufmerksamkeit verbessert die Effizienz der Bildklassifizierung und Superauflösung.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Mitochondrien in Elektronenmikroskopie-Bildern.

Ein neues Modell verbessert die Bildklassifizierungsleistung mit Hilfe von Aufmerksamkeitsmechanismen.

Neue KI-Methoden verbessern die Genauigkeit der Windgeschwindigkeit während Regen für SAR-Daten.

Eine App, die Karottenerkrankungen erkennt und Behandlungsmöglichkeiten anbietet.

Eine neue Methode verbessert die Diagnose von Nierensteinen mit klaren Erklärungen.

Untersuchung der Stärken von Kapselnetzwerken im Vergleich zu traditionellen CNNs bei robuster Bildverarbeitung.

Eine neue Methode verbessert die Leistung beim Bilddemosaicing mit kleineren Modellen.

Maschinelles Lernen verbessert die Präzision bei der Schätzung von Laserimpulsparametern in der Attowissenschaft.

Eine neue Methode zur verbesserten medizinischen Bildsegmentierung mit 3D skalenequivarianten Netzen.

SigSegment hat sich zum Ziel gesetzt, die Verkehrssicherheit zu verbessern, indem Ablenkungen des Fahrers in Echtzeit erkannt werden.

Eine neue Methode sagt die Akkulaufzeit mit frühen Zyklen-Daten voraus, um die Zuverlässigkeit zu verbessern.

PARFormer verbessert die Fussgängererkennung mit Transformern für bessere Genauigkeit.

Diese Studie verbessert Elektronenmikroskopie-Bilder mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken.

Eine Studie, die die Vertrauenswürdigkeit von visuellen Erklärungen in neuronalen Netzwerken untersucht.

Die NTIRE 2023 Challenge zeigt Fortschritte bei der Verbesserung von Lichtfeldbildern.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von CNNs und verringert gleichzeitig den Ressourcenbedarf.

Automatisierung der Datenextraktion von akademischen Transkripten für schnellere und genauere Noteneingaben.

Ein Framework vorstellen, um die Entwicklung von DL- und HPC-Kernels für verschiedene CPU-Systeme zu vereinfachen.

Eine neue Aktivierungsfunktion verbessert die Leistung von neuronalen Netzwerken mit bayesianischen Methoden.

Eine neue Methode verbessert die Erkennungsgenauigkeit von Fahrzeugen in schwierigen Bedingungen mit Deep Learning.

Das Verständnis von CNNs durch stabile semantische Konzeptdarstellungen verbessern.

Ein neues Modell verbessert die Routenoptimierung für das Traveling Salesman Problem mithilfe von Deep Learning-Techniken.

Fortgeschrittene Algorithmen nutzen, um kosmologische Parameter aus Dunkelmateriedaten vorherzusagen.

Eine neue Methode verbessert die Erkennung von Smart-Home-Geräten in schwierigen Innenräumen.

Neue KI-Techniken verbessern die Bildklarheit unter schwierigen Bedingungen.

Untersuchen, wie neuronale Netze die Vorhersage der Leistung von Quantencomputern verbessern können.

Eine Methode zur Verbesserung der Modellleistung in der Gewebe-Bildanalyse.

Neue Methode verbessert die Genauigkeit der Gesichtserkennung in schwierigen Situationen.

Neue Methoden verbessern die Bildqualität des Herzens und verringern gleichzeitig die Strahlenbelastung.

Eine Studie zur Verbesserung der Fotoausrichtungs-erkennung durch fortschrittliche neuronale Netzwerke.

Diese Studie stellt ein einfaches neuronales Netzwerk vor, das schwach beleuchtete Bilder verbessert, inspiriert von der menschlichen Retina.

Ein Blick auf keramische Materialien, die in Wärme- und Spannungsfestigkeit glänzen.

Lern, wie visuelle Merkmale das Online-Shopping-Erlebnis verbessern.