Derniers articles pour Augmentation de données

Le dataset GUIDE améliore la performance des tâches machine sur les plateformes digitales.

Améliorer les modèles de génération de code pour gérer efficacement les petits changements d'entrée.

Une nouvelle méthode qui améliore la qualité de génération d'images et la stabilité de l'entraînement.

Un nouveau cadre améliore la fiabilité et l'estimation de l'incertitude dans la segmentation d'images médicales.

Une nouvelle méthode pour le suivi oculaire en temps réel utilisant des caméras événementielles et des réseaux légers.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la prédiction des émotions en utilisant des techniques d'augmentation de données.

L'apprentissage auto-supervisé améliore les performances des modèles avec moins de données étiquetées.

Améliorer la sécurité des logiciels en détectant les vulnérabilités avant qu'elles ne soient exploitées.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de liens en s'attaquant aux données bruyantes et incomplètes.

Des fonctionnalités variées améliorent la capacité des modèles à identifier efficacement de nouvelles catégories de données.

Explorer l'équilibre entre les données réelles et générées pour améliorer les performances du machine learning.

Explorer l'état actuel et les futures directions de la technologie de reconnaissance des expressions mathématiques.

Un nouveau cadre améliore le comportement des voitures autonomes grâce à des techniques d'apprentissage avancées.

SynCellFactory génère des vidéos de cellules synthétiques pour améliorer les données d'entraînement pour un meilleur suivi.

Une nouvelle méthode utilise des questions pour identifier les rôles d'événements dans les documents.

Des chercheurs ont développé un système pour vérifier les hologrammes dans les documents d'identité en utilisant des smartphones.

Une étude révèle des méthodes pour améliorer la clarté dans la rédaction des essais contrôlés randomisés.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de séries temporelles grâce à une augmentation de données efficace.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des orateurs audio-visuels dans des environnements difficiles.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'images en imitant les ajustements visuels humains.

De nouvelles méthodes d'augmentation de données améliorent la performance dans les applications de détection sans fil.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage contrastif grâce à des techniques d'augmentation de données adaptatives.

XDomainMix améliore la performance des modèles en renforçant la diversité des caractéristiques dans la généralisation de domaine.

Les systèmes d'IA améliorent la précision du diagnostic en analysant les radiographies thoraciques.

Apprends comment l'augmentation de données améliore la performance des modèles d'IA en élargissant la variété des données.

Un nouveau parser améliore la clarté des notes cliniques grâce à des représentations structurées.

RobustMVS améliore la reconstruction 3D en renforçant la généralisation du modèle.

Un nouveau système améliore la détection des défauts dans les modules photovoltaïques grâce à l'IA.

Améliorer l'équité en IA en associant des experts du domaine à la génération de données.

Une nouvelle méthode améliore la précision et la clarté de la vérification des faits.

S'attaquer aux problèmes d'augmentation de données pour une meilleure performance des Vision Transformers.

Cet article parle du rôle de la propagation des étiquettes pour améliorer la précision de la classification d'images.

Une nouvelle boîte à outils améliore la segmentation LiDAR pour des voitures autonomes plus sûres.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions en générant des données dynamiquement pendant l'entraînement.

Explorer le mélange de l'apprentissage axé sur la confidentialité et des techniques de génération de données.

TSER améliore la précision des prévisions en générant des échantillons synthétiques pour les séries temporelles sous-représentées.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer l'estimation de la profondeur en utilisant des données non étiquetées.

SADA améliore la stabilité de l'entraînement dans l'apprentissage par renforcement visuel avec des techniques avancées d'augmentation de données.

L'augmentation de trajectoire générative améliore la prise de décision en RL offline.

Une nouvelle méthode améliore la précision du modèle avec des ajustements simples.