SPAM propose une manière plus intelligente de taguer les données vidéo efficacement.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un nouveau cadre pour améliorer l'analyse des données de télédétection en utilisant des métadonnées.
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Une nouvelle approche semi-supervisée améliore la détection de tableaux dans les images de documents.
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Un nouveau cadre améliore la détection des tableaux en utilisant des stratégies d'apprentissage semi-supervisé.
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Un aperçu des BCI, leur technologie et les applications de l'apprentissage profond.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles d'apprentissage automatique sur des données inédites.
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Une nouvelle méthode améliore la détection 3D en utilisant des données d'image et de LiDAR.
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De nouvelles méthodes améliorent les modèles de parole pour les langues avec peu de données.
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Une équipe s'attaque aux défis d'identification des chants d'oiseaux dans la compétition BirdCLEF 2024.
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TrCAM-V propose une nouvelle façon de localiser des objets dans des vidéos avec un minimum d'infos.
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DiffRect améliore la segmentation d'images médicales en renforçant la qualité des pseudo-étiquettes et la compréhension de la distribution.
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Apprends des méthodes auto-supervisées pour choisir les fonctionnalités clés dans des ensembles de données complexes.
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De nouvelles méthodes améliorent la précision dans la segmentation d'images médicales à partir de sources de données variées.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation semi-supervisée en se concentrant sur des pseudo-étiquettes fiables.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation des organes dans les images médicales en utilisant des ensembles de données partiellement étiquetés.
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De nouvelles méthodes améliorent la segmentation des ganglions lymphatiques en utilisant des annotations partielles.
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FinePseudo améliore la reconnaissance d'actions fine avec moins d'exemples étiquetés.
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Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images médicales en utilisant l'apprentissage semi-supervisé.
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Un nouveau cadre améliore la précision des images échographiques pendant le suivi du travail.
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Une nouvelle approche s'attaque à la variation de canal dans les systèmes de reconnaissance vocale.
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CCT-R améliore la segmentation d'images médicales en utilisant l'apprentissage semi-supervisé et l'enregistrement spatial.
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