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Cette étude examine comment les modèles préentraînés regroupent des données invisibles.

Cette recherche étudie l'équité des modèles d'apprentissage auto-supervisé entre les groupes démographiques.

SelfReDepth améliore la qualité des données de profondeur provenant de capteurs grand public pour différentes applications.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration des GNNs en utilisant l'apprentissage auto-supervisé et l'alignement des caractéristiques.

MambaDepth propose une nouvelle façon d'estimer la profondeur à partir d'images uniques.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer le décodage de la parole à partir de l'activité cérébrale.

MASA apprend le suivi d'objets en utilisant des images non étiquetées, ce qui améliore son adaptabilité dans des situations variées.

Une nouvelle méthode améliore la conversion de la parole en chant grâce à l'apprentissage auto-supervisé.

L'apprentissage automatique améliore la surveillance de l'ECG, ce qui améliore les soins aux patients et l'analyse de la santé cardiaque.

Présentation de ProFeAT pour renforcer la robustesse des modèles contre les attaques adverses.

Cet article parle des méthodes pour garantir l'équité dans l'IA grâce à des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Explorer le rôle de l'apprentissage auto-supervisé dans l'avancement des communications sans fil.

Explorer le rôle de l'apprentissage auto-supervisé dans le traitement de la parole et ses défis.

Un nouveau modèle améliore la précision de l'estimation de profondeur en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Un passage des patchs aux pixels dans la vision par ordinateur change l'analyse d'images.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse vidéo de la coloscopie pour la détection des polypes.

Une nouvelle méthode améliore la détection 3D en utilisant des données d'image et de LiDAR.

Une nouvelle méthode qui améliore l'efficacité de l'analyse des données cérébrales en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Des approches simplifiées pour l'apprentissage auto-supervisé améliorent la performance et l'accessibilité.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation en utilisant des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage auto-supervisé pour améliorer la classification de la maladie d'Alzheimer grâce aux IRM.

Un nouveau cadre améliore la représentation de scènes 3D en utilisant des images 2D limitées.

L'apprentissage auto-supervisé améliore les prédictions pour les données de séries temporelles stellaires.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions de localisation des minéraux en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Cet article parle de comment les réseaux de neurones profonds apprennent le langage en prédisant le prochain jeton.

Une nouvelle méthode mélange des images réelles et synthétiques pour améliorer les modèles d'apprentissage machine.

Une nouvelle technique améliore la détection des anomalies en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Les modèles d'IA améliorent l'analyse des ECG pour de meilleurs diagnostics de la santé cardiaque.

Créer des systèmes efficaces pour reconnaître les activités dans les maisons intelligentes en s'adaptant aux besoins des habitants.

Présentation d'un nouveau cadre auto-supervisé pour l'extraction de caractéristiques SAR.

Explorer des techniques d'apprentissage auto-supervisé dans l'imagerie médicale pour un meilleur apprentissage des caractéristiques.

Une nouvelle approche aide les robots à s'adapter rapidement à des tâches inconnues.

Un nouveau cadre améliore l'appariement de graphes sans données étiquetées.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'alignement des phonèmes pour différentes applications de la parole.

Point-MAGE améliore la façon dont les nuages de points sont générés et compris.

Les VOCs offrent un moyen simplifié de prédire efficacement les futurs états vidéos.

Le modèle WV-Net améliore l'analyse des images SAR pour la surveillance des océans.

Un regard sur l'impact de SAM non supervisé sur la segmentation d'image avec moins de travail manuel.

Une nouvelle méthode améliore la gestion des accents différents par les systèmes ASR grâce à des codebooks spécialisés.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance des modèles à travers différents types de données.