Derniers articles pour Généralisation de domaine

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'image dans des conditions variées.

Présentation d'un cadre pour améliorer la classification de texte pour des données inconnues.

Cette étude évalue les algorithmes DG pour gérer le changement de domaine dans l'analyse d'images médicales.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité d'apprentissage en intelligence artificielle.

Un aperçu des défis de la reconnaissance des formes pour les machines et la voie à suivre.

Cet article passe en revue des stratégies pour améliorer l'apprentissage profond dans divers contextes d'images médicales.

Découvre comment le Test-Time Training aide les modèles à s'adapter aux données d'image qui changent.

Examiner les obstacles et les progrès dans la lecture de texte manuscrit.

Apprends comment les modèles d'IA s'adaptent et reconnaissent de nouvelles données efficacement.

Découvrez comment les modèles d'IA s'adaptent à des environnements variés avec la Généralisation de Domaine et SoRA.

Améliorer la généralisation de domaine dans des modèles comme CLIP grâce à des têtes d'attention affinées.

Les équipes innovent en reconnaissance de caractères grâce à la compétition DAGECC.