Nicola Strisciuglio

Cet article examine comment les réseaux de neurones utilisent les fréquences dans les images pour la classification.

DFM-X améliore les réseaux de neurones en s'attaquant à l'apprentissage par raccourci grâce à des insights sur les fréquences.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images pour une meilleure analyse médicale.

CAST améliore l'efficacité de l'auto-attention dans les modèles Transformer pour les longues séquences.

L'augmentation de la base de Fourier auxiliaire renforce la robustesse des images dans les modèles de vision par ordinateur.

Un nouveau modèle améliore l'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images.

Combiner des descriptions textuelles avec des données visuelles aide à mieux reconnaître les environnements intérieurs.