Últimos artículos para Redes Neuronales Convolucionales

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.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones en diferentes niveles jerárquicos.

Un nuevo método estima los números de Betti a partir de grandes imágenes en cuatro dimensiones usando CNNs.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de las Redes Neuronales Espinosas gracias a la reducción de disparos.

Nuevos modelos mejoran las predicciones para la progresión de la Degeneración Macular Asociada a la Edad.

Un nuevo método estima las posturas de los cuerpos de ratones a partir de imágenes sin etiquetar usando datos sintéticos.

Un nuevo enfoque para fortalecer la IA visual contra disturbios naturales usando objetos realistas.

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

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

Nuevo método mejora la clasificación de imágenes combinando análisis de texturas y aprendizaje profundo.

Un nuevo diseño de ConvNet mejora la flexibilidad y adaptabilidad a través de la simetría continua.

Usando visión por computadora para identificar plantas herbales beneficiosas en Indonesia.

Este artículo examina cómo la neuroevolución mejora la predicción de la trayectoria de vehículos mediante optimización de múltiples objetivos.

Los QCNNs combinan la computación cuántica con redes neuronales para posibles avances en el procesamiento de datos.

El estudio usa modelos avanzados para identificar lentes fuertes entre galaxias.

Una mirada a los métodos utilizados para predecir el aumento de eventos de olas de calor.

Un enfoque en la confianza en los sistemas de IA para comunicaciones 6G fiables.

Este estudio presenta un método para mejorar la detección de anomalías usando reducción de dimensionalidad.

Descubre el impacto de las activaciones lineales por partes en los modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la explicabilidad de las CNN en el control de calidad de la fabricación.

Este artículo destaca el papel del aprendizaje automático en el análisis de transiciones de fase.

El Módulo de Convolución Espacial a Escala Cruzada mejora la eficiencia en los modelos de reconocimiento de imágenes.

Una nueva estructura de red mejora la detección de objetos usando imágenes RGB-D.

Un nuevo método mejora la robustez de las CNNs de Mezcla de Expertos contra entradas adversariales.

CASS combina técnicas de IA para mejorar el análisis de la salud con datos limitados.

Este documento habla de cómo los robots pueden identificar a sus compañeros de conversación usando pistas visuales.

Un estudio sobre la extracción de características para la clasificación de texto en Bangla usando modelos de aprendizaje profundo.

Este estudio explora el papel de la IA en la detección de vertidos ilegales en las zonas rurales de Chipre.

Estrategias para mejorar la clasificación de imágenes minimizando la influencia del fondo.

El aprendizaje automático transforma las estrategias de trading en commodities, creando nuevas oportunidades para los inversores.

CS-Mixer ofrece una nueva forma de procesar imágenes al combinar información de diferentes escalas.

Nuevos métodos mejoran la detección de las posiciones de los haces láser en instalaciones de investigación avanzadas.

SaEnet mejora el rendimiento de CNN al centrarse en las características esenciales de las imágenes.

Nuevos métodos mejoran la precisión de la clasificación del ECG a través de una representación de datos innovadora.

Usando tecnología para simplificar la recolección de datos en estudios químicos.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos en datos no vistos en visión por computadora.

Los investigadores mejoran la precisión en la clasificación de imágenes usando una nueva técnica de aumento de estilo.

DLSIA simplifica el análisis de imágenes para los científicos usando técnicas de machine learning.

La atención D-LKA mejora la precisión y la eficiencia de la segmentación de imágenes médicas.