Últimos artículos para Aumento de Datos

Destacando los avances clave en técnicas de generación de argumentos basadas en IA y los desafíos enfrentados.

Los avances en deep learning mejoran la precisión del diagnóstico de enfermedades de la piel.

Investigadores mejoran la precisión de las ecografías fetales usando imágenes sintéticas y aprendizaje automático.

Explorando cómo la diversidad de los conjuntos de datos afecta el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo.

El nuevo modelo CFGen mejora la generación de datos sintéticos de células individuales para obtener mejores ideas en la investigación.

Un nuevo método mejora la detección de imágenes generadas por IA al centrarse en áreas texturizadas.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento y la respuesta emocional en la tecnología.

GraphTP mejora el aprendizaje de grafos a través de estrategias de datos mejoradas.

Explora la importancia de los conjuntos de datos de visualización para mejorar los procesos automáticos de datos.

Un nuevo método mejora la segmentación de superpixeles en imágenes de 360° usando aprendizaje profundo.

Un enfoque de vanguardia mejora la identificación de imágenes alteradas y recuperadas.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la predicción de hospitalizaciones relacionadas con la gripe.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje cero disparo para una mejor clasificación de datos de IoT.

Abordando problemas en el seguimiento de instalaciones de paneles solares mediante tecnologías avanzadas.

Un nuevo método mejora la medición de la frecuencia cardíaca para diferentes tonos de piel.

Un nuevo marco mejora la segmentación de imágenes médicas con menos imágenes etiquetadas.

Un nuevo método para aumentar la variedad de datos y mejorar el rendimiento del modelo.

Mejorando la precisión en la estimación de orientaciones de la cabeza para varias aplicaciones.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la localización interior usando técnicas de aprendizaje automático.

La investigación se centra en detectar audio deepfake mediante técnicas mejoradas y expansión de datos.

InfinityMath mejora las habilidades matemáticas en modelos de lenguaje a través de conjuntos de datos de calidad.

Curled-Dreamer mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo usando métodos de aprendizaje contrastivo.

ARPA mejora la desambiguación del sentido de las palabras visuales al integrar técnicas de procesamiento de lenguaje e imágenes.

Utilizando datos no etiquetados para mejorar modelos de aprendizaje automático a través de pseudoetiquetado.

Un método para mejorar la detección de deepfakes reduciendo los sesgos de datos.

Este artículo habla sobre el papel de la inteligencia artificial generativa en la mejora de aplicaciones de visión por computadora.

Un nuevo modelo mejora la precisión en el reconocimiento de gestos manuales para una interacción sin problemas.

Un nuevo método mejora la precisión en la imagenología y diagnóstico de tumores cerebrales.

Un estudio sobre cómo mejorar los sistemas de diálogo hablado para niños con datos limitados.

Usando modelos avanzados para mejorar la precisión y eficiencia en la inspección de alcantarillas y tuberías de desagüe.

ARMADA mejora la combinación de imagen y texto a través de la creación de datos centrados en atributos.

Una mirada al marco DLPM para modelado de datos y reducción de ruido.

Un nuevo método mejora el rendimiento de GAN con datos limitados.

Dos nuevos métodos mejoran la aumentación de datos para la predicción de series temporales.

O-HuBERT mejora el reconocimiento de voz al separar la información del contenido y la información expresiva.

Explorando nuevos métodos para medir automáticamente el tamaño del hipocampo en escaneos de RM.

Este estudio compara diferentes modelos de YOLOv5 para identificar varios tipos de vehículos en diferentes condiciones.

Un nuevo sistema usa tecnología para clasificar la madurez del coco de manera más rápida y precisa.

Una visión general de los avances en el reconocimiento de voz a través del VoxCeleb Challenge.

Este artículo habla sobre métodos de aumento de datos para mejorar los agentes de aprendizaje por refuerzo continuo.