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Un nuevo marco mejora la adaptabilidad del aprendizaje automático en diversos entornos visuales.

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Un nuevo método busca reducir el sesgo en los modelos de aprendizaje automático para lograr más equidad.

Un nuevo método mejora la claridad en el diálogo a través de expresiones de referencia efectivas.

Esta investigación busca crear CAPTCHAs que confundan a las máquinas pero sean claros para los humanos.

El conjunto de datos MIP-GAF ayuda a analizar las dinámicas sociales en las imágenes.

La investigación presenta un método para mejorar el reconocimiento de imágenes usando menos ejemplos.

Nuevo método mejora el agrupamiento para grandes conjuntos de datos usando Cuantización Estocástica.

Este artículo evalúa el sentimiento y el significado en los subtítulos de imágenes.

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LPT++ mejora el reconocimiento de objetos en clases con pocos ejemplos a través de técnicas avanzadas.

JourneyBench prueba modelos de IA con imágenes inusuales y ficticias.

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IRASNet mejora el reconocimiento automático en imágenes SAR a través de técnicas innovadoras.

Un desglose de cómo entrenar modelos de IA usando métodos inspirados en el aprendizaje infantil.

Una nueva estrategia combina el entrenamiento generativo y discriminativo en Modelos de Visión-Lenguaje.

Un nuevo enfoque para mejorar el reconocimiento de imágenes satelitales mientras se manejan los costos.

Nuevo método mejora la coincidencia de imágenes de varios espectros de cámara.

Este artículo habla de mejorar las predicciones de computadora en videos al enderezar las secuencias de imágenes.

SuperClass simplifica el reconocimiento de imágenes y texto para que sea más fácil acceder a la investigación.

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La nueva herramienta H-POPE mejora la precisión de los modelos de visión y lenguaje.

Una mirada a cómo las CNN interpretan imágenes y sus características.

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Mejorando la identificación de vehículos a través de técnicas avanzadas y modelos dinámicos.

Un nuevo marco mejora la identificación generando imágenes de ropa variadas.

CP-Mix mejora el reconocimiento de imágenes para clases raras usando métodos de emparejamiento de confusión.

Un nuevo método de enseñanza mejora el reconocimiento de imágenes para las computadoras.

PG-ECAP crea parches que parecen naturales para confundir de manera efectiva los sistemas de reconocimiento por computadora.

Una nueva herramienta que garantiza interacciones seguras entre humanos y IA.

Un nuevo método usa formas para mejorar cómo las computadoras reconocen imágenes.

Las máquinas aprenden a localizar objetos en imágenes usando técnicas innovadoras.

Una mirada a descripciones de imágenes detalladas a través de la subtitulación composicional de imágenes.

Un método para proteger los modelos de IA de datos dañinos.

XTRA mejora cómo las computadoras reconocen imágenes usando menos datos y recursos.

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