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Exploration des réseaux de neurones épars et de leur performance avec des données d'entraînement difficiles.

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Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'images médicales en réduisant la perte d'informations.

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Une nouvelle méthode améliore le transfert de caractéristiques dans les représentations neuronales implicites pour les images.

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AMBER surpasse les CNN dans la classification des images hyperspectrales, montrant une meilleure précision.

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KAT améliore l'apprentissage profond en utilisant des KANs avancés pour remplacer les MLPs.

Ce boulot booste la précision de CLIP en s'attaquant au chevauchement intra-modal avec des adaptateurs légers.

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WaveMixSR-V2 transforme les images basse résolution en sorties de haute qualité de manière efficace.

Présentation de PAD-FT, une méthode légère pour contrer les attaques backdoor sans données propres.

AdEMAMix améliore l'efficacité de l'entraînement en équilibrant les gradients récents et passés.

StableMamba améliore le traitement des images et des vidéos avec une robustesse et des performances accrues.

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Pool Skip aide les réseaux profonds en s'attaquant aux singularités d'élimination pendant l'entraînement.

Une nouvelle méthode améliore le nettoyage des données pour les outils de cartographie sous-marine.

FDIN améliore la détection de l'inpainting vidéo avec des techniques avancées.

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Un modèle multi-domaine améliore la segmentation des axones et de la myéline dans des images variées.

GCC-UNet améliore la segmentation des vaisseaux rétiniens pour un meilleur diagnostic des maladies.

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Deux modèles prédisent les niveaux d'eau souterraine avec plus de précision grâce à l'analyse des données météorologiques.

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Une nouvelle méthode améliore la segmentation des vaisseaux hépatiques dans l'imagerie médicale.

Des chercheurs améliorent la segmentation des tumeurs dans les images TEP/CT en utilisant des méthodes automatisées.

Étudier la segmentation de la zone glottique pour améliorer l'analyse des images médicales.

Le mélange de régions améliore la diversité des données d'entraînement pour de meilleures performances du modèle.