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Este artículo revisa métodos para mejorar la claridad de imágenes en aplicaciones de teledetección.

Un nuevo enfoque mejora la evaluación de los niveles de oxígeno en trastornos relacionados con el sueño usando OCTA.

BIMM aprende contenido en video imitando las rutas del cerebro humano.

Un sistema analiza imágenes de ecocardiografía para identificar condiciones del corazón rápidamente.

Aprende cómo los Transformadores Dirigibles mejoran el procesamiento y la clasificación de imágenes.

Analizando cómo LoRA afecta la retención del conocimiento en modelos preentrenados durante el aprendizaje continuo.

Un marco para vincular el procesamiento de imágenes y la interpretación del texto en modelos de visión.

Un nuevo método mejora el aprendizaje continuo en la IA al reducir el olvido.

Analizando la efectividad de los ViTs para el reconocimiento de texturas en comparación con los métodos tradicionales.

Nuevas técnicas mejoran las tareas de control robótico usando Transformers de Visión.

Un nuevo enfoque mejora la robustez de los Vision Transformers contra ataques adversariales.

Un nuevo método mejora la precisión de los modelos de aprendizaje automático en datos no vistos.

Un cambio de parches a píxeles en la visión por computadora está cambiando el análisis de imágenes.

Investigación sobre cómo mejorar la transferencia de conocimientos en dispositivos inteligentes con recursos limitados.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes médicas usando imágenes histopatológicas sintéticas.

Proponemos un método para mejorar la eficiencia de los transformadores de visión en dispositivos de borde.

Un nuevo método utiliza IA para mejorar la precisión en la clasificación del cáncer.

Un nuevo método para detectar pequeños objetos médicos en imágenes.

LayerShuffle mejora la robustez de las redes neuronales al permitir una ejecución flexible de las capas.

Un nuevo método mejora la precisión en el análisis de imágenes médicas usando datos limitados.

Este artículo investiga cómo las redes neuronales procesan datos a través de sus representaciones.

Un nuevo enfoque mejora la identificación de vehículos desde diferentes ángulos de cámara.

Una nueva métrica mejora la precisión del reconocimiento de imágenes y reduce los costos computacionales.

El marco CHOSEN mejora los Transformadores de Visión para un uso eficiente en FPGA.

Un nuevo método genera nubes de puntos 3D de manera eficiente a partir de imágenes RGB individuales.

Nueva arquitectura ViT mejora la precisión y resiste amenazas adversariales.

CEViT mejora la medición de similitud de imágenes y ofrece explicaciones claras.

SINDER mejora los Transformadores de Visión al abordar los defectos en el análisis de imágenes.

Presentamos un nuevo enfoque para conectar modelos de lenguaje y visión de manera eficiente.

Nuevos métodos hacen que los modelos de reconocimiento de imágenes sean más pequeños y eficientes.

El modelo VSSD mejora la eficiencia y el rendimiento del procesamiento de imágenes en visión por computadora.

Un nuevo método mejora la precisión en la cuantización de Vision Transformers sin datos originales.

CC-SAM mejora la segmentación de imágenes médicas, aumentando la precisión para un mejor cuidado del paciente.

Un nuevo enfoque para analizar cómo los modelos de imagen soportan cambios en la entrada.

Nuevo método mejora la privacidad de los transformadores de visión en el aprendizaje automático.

Explorando la inversión textual y transformadores de visión para la generación de imágenes.

Un nuevo método mejora la identificación de especies de mosquitos a través de tecnología avanzada.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los Vision Transformers mediante una compresión efectiva de tokens.

Un nuevo método mejora el procesamiento de imágenes usando tokens de superpíxeles adaptables.

Un nuevo método mejora la comprensión de imágenes sin datos etiquetados.