Derniers articles pour Augmentation de données

Un système combine audio et vidéo pour améliorer la précision de la détection des intervenants.

La recherche met en avant comment les prompts influencent la précision de la détection des textes générés par l'IA.

Diff-ID améliore la reconnaissance des personnes en générant des images d'entraînement variées.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des réponses des modèles en visant des exigences de longueur spécifiques.

Un nouveau modèle améliore la précision dans la segmentation 3D en utilisant des nuages de points.

IDAICL améliore les prévisions en perfectionnant la qualité des démonstrations dans l'apprentissage en contexte.

Cet article examine le rôle des LLM dans la génération de données synthétiques pour les tâches de classification de texte.

Un aperçu des réseaux neuronaux, leur structure et leurs applications dans différents domaines.

Nouveau modèle d'IA améliore la segmentation des tumeurs et le diagnostic du cancer du poumon.

Explorer le rôle des données synthétiques dans l'amélioration du diagnostic de la schizophrénie.

Analyser comment les mèmes façonnent les opinions grâce à des techniques persuasives.

Cet article parle des méthodes pour améliorer la traduction de la langue des signes en utilisant la technologie moderne.

Un nouveau système améliore la précision et l'efficacité de la transcription musicale multi-instruments.

Un nouvel algorithme améliore la détection des enchevêtrements neurofibrillaires dans la maladie d'Alzheimer.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des discours de haine sur les réseaux sociaux arabes.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des petits objets en vision par ordinateur.

Présentation d'une méthode pour un meilleur contrôle dans l'édition de discours.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer la généralisation des domaines en apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore l'adaptabilité des modèles vision-langage grâce à un traitement de données intelligent.

Une méthode pour améliorer la détection des deepfakes audio grâce à l'augmentation des données.

Un nouveau cadre améliore les performances des modèles avec peu de données.

Des chercheurs veulent créer des sons qui vont avec des vidéos silencieuses, pour améliorer l'expérience des spectateurs.

La recherche se concentre sur la lutte contre la propagande en arabe grâce à des techniques de détection innovantes.

CGRclust propose une méthode innovante pour classer les séquences ADN sans étiquettes préalables.

De nouvelles techniques améliorent l'estimation de l'orientation de la tête à partir d'images frontales uniques.

Des chercheurs améliorent les compétences de traduction pour plus de 100 langues, en se concentrant sur les langues à faibles ressources.

Un aperçu de l'apprentissage par transfert et de l'apprentissage auto-supervisé dans le secteur de la santé.

Une nouvelle méthode améliore la synthèse avec peu de données d'entraînement.

Une nouvelle méthode teste la fiabilité des modèles d'apprentissage profond dans l'imagerie médicale.

Un projet pour améliorer la reconnaissance de texte pour les documents en espagnol en utilisant TrOCR.

CCL s'assure que les réseaux de neurones gardent leur précision tout en apprenant de nouvelles tâches.

De nouvelles méthodes améliorent la capacité des machines à isoler les conversations dans des environnements bruyants.

Une étude utilise des données de capteurs pour améliorer la prédiction des symptômes de la SLA.

L'intégration des données cliniques avec les images X-ray améliore la précision du diagnostic.

Apprends comment les algorithmes d'augmentation des données améliorent l'analyse des données et la création de modèles.

Une nouvelle méthode pour choisir les augmentations de données améliore les performances des modèles sur les tâches de séries temporelles.

Une nouvelle méthode renforce la sécurité des modèles d'apprentissage profond contre les menaces cachées.

Les chercheurs trouvent des moyens de réduire la taille des modèles de détection d'intention tout en gardant leur précision.

Examiner comment le déséquilibre des données affecte la performance des modèles d'apprentissage machine.

De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la segmentation d'images médicales à partir de sources de données variées.