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

Un nuevo método mejora la detección de puntos de referencia al enmascarar distracciones en las imágenes.

Este estudio examina cómo el seguimiento ocular mejora el rendimiento de los Transformers de Visión en tareas de conducción.

Nuevo enfoque mejora la comprensión del contacto de la mano con objetos flexibles en la tecnología.

Explorando nuevas tecnologías para la detección temprana de enfermedades pulmonares a través de imágenes médicas.

Un Transformer de Visión híbrido mejora el análisis de datos EEG y la predicción de movimientos oculares.

Descubre métodos para hacer que los Transformadores de Visión sean más eficientes para aplicaciones del mundo real.

Este estudio explora técnicas de adaptación de dominio para el aprendizaje profundo en datos encriptados.

Un análisis de CNNs y Transformers de Visión para la detección fuera de dominio.

Nuevas técnicas mejoran los Transformers de Visión para un mejor rendimiento con conjuntos de datos pequeños.

La investigación revela un nuevo método para analizar imágenes del cerebro usando auto-supervisión.

IA-ViT mejora la calidad de las explicaciones en tareas visuales.

Este artículo investiga el sesgo de género en los Transformadores de Visión en comparación con las CNNs.

Un nuevo enfoque para mejorar los Transformers de visión en dispositivos móviles.

EfficientFormer mejora el rendimiento en Go de computadora usando arquitectura transformer.

Un nuevo método mejora el ajuste fino de los transformadores de visión, reduciendo las necesidades computacionales.

ChannelViT mejora el análisis de imágenes complejas de múltiples canales en varios campos.

Nuevo conjunto de datos y método mejoran la precisión y eficiencia del análisis de fachadas.

FLIP mejora los sistemas de anti-suplantación facial utilizando transformadores de lenguaje y visión.

Investigación sobre cómo mejorar la estimación de la pose humana a través de conjuntos de datos diversos y escalado de modelos.

Un nuevo método mejora la seguridad de los Transformadores de Visión contra ataques adversos.

Este artículo habla sobre métodos para reducir los artefactos de ruido en los Transformadores de Visión para mejorar la calidad de las características.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los Transformadores de Visión en tareas de reconocimiento de imágenes.

TRIPS mejora la eficiencia en tareas de visión-lenguaje al seleccionar parches de imagen relevantes.

SHViT mejora la eficiencia y la velocidad en Transformadores de Visión para tareas de visión por computadora.

MolNexTR mejora el reconocimiento de estructuras químicas a partir de imágenes con técnicas avanzadas.

Entender la robustez del modelo es clave para aplicaciones del mundo real en varios campos.

Este artículo habla sobre los beneficios de RoPE para los transformadores de visión en varias tareas.

LiFT mejora los Vision Transformers para tareas de imágenes detalladas de manera eficiente.

HEAL-ViT combina Transformadores de Visión y mallas esféricas para mejorar las predicciones del clima.

Presentamos ME-ViT, un acelerador FPGA eficiente en memoria para Transformers de Visión.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los Vision Transformers en conjuntos de datos desbalanceados.

Los Transformers de visión aprovechan la autoatención para mejorar el rendimiento en tareas de visión por computadora.

Un nuevo método de IA mejora los diagnósticos cardiovasculares a través de técnicas de imagen avanzadas.

Los Transformers de visión mejoran el análisis de imágenes en la investigación científica.

Este estudio explora el potencial de los Modelos Fundamentales para el análisis de datos satelitales.

Este artículo habla sobre mejorar los Vision Transformers ligeros usando modelado de imágenes enmascaradas.

Explora el auge y la eficiencia de los Transformadores de Visión en el procesamiento de imágenes.

Un nuevo método mejora la precisión del diagnóstico en imágenes médicas usando aprendizaje enfocado.

Un nuevo enfoque mejora la capacidad de la IA para aprender de ejemplos limitados.