Últimos artículos para CNNs

Explorando cómo las redes neuronales reconocen simetrías en los datos a través de la equivarianza.

Analizando cómo los datos de imágenes pueden mejorar las predicciones del comportamiento de los peatones.

Nuevas técnicas mejoran la detección de inundaciones usando imágenes SAR y DAM-Net.

Analizando diferentes modelos para predecir las posiciones de las torres de celular usando imágenes.

Un nuevo marco hace que los resultados de clasificación de series de tiempo multivariantes sean más fáciles de entender.

FasterViT combina CNNs y Transformers de Visión para un procesamiento de imágenes eficiente.

Un nuevo diseño de neurona mejora las capacidades de las CNN mientras reduce los costos computacionales.

Un nuevo método mejora el conteo de granos de maíz usando procesamiento de imagen avanzado.

Un nuevo modelo mejora cómo las máquinas reconocen imágenes al combinar características globales y locales.

Los transformadores están cambiando la forma en que analizamos y diagnosticamos condiciones del corazón usando datos de ECG.

Explora el papel de los centrosomas y sus componentes en la división celular.

Un nuevo modelo de CNN mejora la precisión y eficiencia en el diagnóstico de enfermedades de la retina.

Este estudio evalúa la efectividad de los métodos XAI en imágenes médicas.

Examinando el aumento de las redes neuronales de pulsos en la inteligencia artificial.

Un nuevo método mejora la atribución de autoría usando técnicas avanzadas y análisis de texto.

Un estudio revela que hay dificultades para identificar las características únicas del TOC en comparación con otros trastornos.

Un nuevo modelo mejora imágenes de baja resolución de manera eficiente.

Un marco para mejorar el rendimiento de la clasificación de imágenes con datos limitados.

Métodos innovadores mejoran la precisión al reconocer personas desde diferentes ángulos de cámara.

Un nuevo método para estimar profundidad usando una sola cámara en robótica.

Usando datos en tiempo real para mejorar las predicciones de brotes de enfermedades.

Una visión general de métodos para predecir la belleza de imágenes usando diferentes conjuntos de datos.

Los investigadores usan redes neuronales para simular imanes itinerantes y su dinámica única.

Este estudio utiliza aprendizaje profundo para el reconocimiento de gestos de mano con señales musculares.

Nuevo método de semitono restaura los colores originales mientras mejora la calidad de la imagen.

Un estudio propone un método para clasificar la enfermedad de Parkinson en tres categorías utilizando datos de imagen.

Aprende cómo la clasificación de gráficos ayuda a automatizar la comprensión de datos.

Un nuevo modelo mejora la extracción de relaciones de datos estructurados usando redes neuronales.

La predicción de trayectoria a corto plazo es clave para la seguridad de los vehículos autónomos.

Este estudio evalúa cómo las CNNs manejan los cambios de color en la clasificación de imágenes.

Usando aprendizaje automático para contar fuentes de radio débiles en el universo.

Descubre cómo Video-FocalNet mejora la tecnología de reconocimiento de acciones en videos.

El modelo ConViT mejora el reconocimiento de acciones humanas en imágenes fijas usando aprendizaje profundo.

Un nuevo enfoque mejora la identificación de personas en imágenes con extracción de características avanzada.

Nuevos modelos mejoran la velocidad y precisión del reconocimiento de escritura árabe.

Presentamos SleepStageNet, un modelo de aprendizaje profundo para el análisis de etapas del sueño.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de video a través de la separación de escenas.

Examinando cómo la tecnología mejora la inspección y mantenimiento de pavimentos.

Este estudio analiza cómo se sienten los pacientes con respecto a sus medicamentos usando modelos avanzados.

Nuevas tecnologías mejoran la comunicación para personas con trastornos del habla.