Articoli più recenti per Classificazione delle Immagini

Un nuovo metodo migliora la classificazione delle immagini affrontando caratteristiche fuorvianti.

Esaminando i vantaggi dei Modelli di Diffusione per i compiti di classificazione e segmentazione delle immagini.

CoNe migliora la classificazione delle immagini utilizzando immagini simili per l'addestramento.

Un nuovo design di rete neurale in metamateriale migliora l'efficienza e la velocità nell'elaborazione delle immagini.

AdvisingNet migliora la precisione dell'IA nella classificazione delle immagini usando esempi dei vicini più prossimi.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli nonostante le etichette rumorose.

I ricercatori migliorano l'accuratezza della classificazione delle immagini usando una nuova tecnica di aumento degli stili.

Questo studio testa un metodo quantistico per migliorare la precisione nella classificazione delle immagini.

L'attenzione deformabile migliora l'efficienza e l'accuratezza nei compiti di riconoscimento visivo.

SparseSwin offre classificazione delle immagini efficiente con meno parametri e alta precisione.

Un nuovo metodo quantistico migliora l'accuratezza della classificazione delle immagini nelle reti neurali.

Esplorando i vantaggi e l'efficienza dei DKM convoluzionali nei compiti d'immagine.

Questo articolo parla di come usare l'entropia per migliorare le prestazioni e l'interpretabilità delle reti neurali.

SeTformer migliora l'efficienza nella lavorazione di immagini e linguaggio.

Un approccio fresco migliora le connessioni tra le immagini e le loro didascalie.

Il machine learning quantistico unisce innovazione ed efficienza, reinventando l'analisi dei dati.

La ricerca sottolinea quanto siano importanti le interazioni tra i neuroni nella percezione sensoriale.

Scopri come le piccole perturbazioni innocue proteggono la privacy nel deep learning senza influire sulla funzionalità delle DNN.

Un nuovo metodo che sfrutta la fotonica per un deep learning efficiente.

Un nuovo metodo mantiene le immagini chiare per gli umani mentre blocca i modelli non autorizzati.

Esplorando l'integrazione dei modelli di deep learning nell'analisi della remote sensing.

Un nuovo framework di deep learning classifica immagini di diverse dimensioni per una previsione della permeabilità migliore.

Un nuovo approccio alla rappresentazione delle immagini con privacy differenziale tramite didascalie.

ComFe migliora la comprensione della classificazione delle immagini concentrandosi sulle caratteristiche chiave.

Nuovi metodi aiutano i visitatori a orientarsi nelle attrazioni al chiuso usando smartphone e tecnologia delle immagini.

UP-CrackNet offre un nuovo modo di rilevare le crepe stradali con meno coinvolgimento umano.

Un nuovo metodo migliora l'uso dei dati per una migliore performance del modello.

Scopri come la potatura dei patch aumenta l'efficienza dei modelli di deep learning.

Il framework OPTIN migliora i modelli transformer senza doverli riaddestrare per diversi compiti di intelligenza artificiale.

Nuove tecniche aumentano la velocità e l'efficienza delle MLP su GPU Intel.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e la precisione nel processamento dei dati visivi.

Diff-Mix migliora la classificazione delle immagini creando dati sintetici diversi.

Un nuovo metodo migliora le immagini a bassa risoluzione per compiti di riconoscimento più precisi.

IMWA migliora le prestazioni del modello nei compiti di apprendimento con classi sbilanciate in modo efficiente.

Un nuovo approccio migliora la capacità dell'IA di imparare da esempi limitati.

Un nuovo sistema ibrido combina metodi ottici ed elettronici per una classificazione delle immagini più efficiente.

I VLM faticano con la classificazione delle immagini, ma una migliore integrazione dei dati può migliorare le loro capacità.

Scopri come MetaMixer trasforma l'efficienza e l'adattabilità dei modelli.

Uno sguardo a CNN e ViT nel riconoscimento delle immagini di moda.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei piccoli modelli usando dati sintetici.