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CS-Mixer offre un modo nuovo per elaborare le immagini combinando informazioni da diverse scale.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento dei punti di riferimento mascherando le distrazioni nelle immagini.

Questo studio esamina come il tracciamento degli occhi migliora le prestazioni dei Vision Transformers nei compiti di guida.

Nuovo approccio migliora la comprensione del contatto della mano con oggetti flessibili nella tecnologia.

Esplorando nuove tecnologie per la rilevazione precoce delle malattie polmonari tramite imaging medico.

Un Vision Transformer ibrido migliora l'analisi dei dati EEG e la previsione dei movimenti oculari.

Scopri metodi per rendere i Vision Transformers più efficienti per le applicazioni nel mondo reale.

Questo studio esplora tecniche di adattamento di dominio per il deep learning su dati criptati.

Un'analisi delle CNN e dei Vision Transformer per il rilevamento out-of-domain.

Nuove tecniche migliorano i Vision Transformers per una performance migliore con piccoli dataset.

La ricerca rivela un nuovo metodo per analizzare le immagini del cervello usando l'auto-supervisione.

IA-ViT migliora la qualità delle spiegazioni nei compiti visivi.

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Un nuovo approccio per migliorare i Vision Transformers sui dispositivi mobili.

EfficientFormer migliora le prestazioni del Go su computer usando un'architettura transformer.

Un nuovo metodo migliora il fine-tuning dei vision transformer, riducendo le esigenze di calcolo.

ChannelViT migliora l'analisi di immagini multi-canale complesse in vari settori.

Nuovo dataset e metodo migliorano la precisione e l'efficienza del parsing delle facciate.

FLIP migliora i sistemi di anti-spoofing facciale usando trasformer linguistici e visivi.

Ricerca su come migliorare la stima della posa umana attraverso dataset diversi e il ridimensionamento dei modelli.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza dei Vision Transformers contro attacchi avversari.

Questo articolo parla di metodi per ridurre gli artefatti di rumore nei Vision Transformers per migliorare la qualità delle feature.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei Vision Transformers nei compiti di riconoscimento delle immagini.

TRIPS migliora l'efficienza nei compiti visione-lingua selezionando le parti di immagine più rilevanti.

SHViT migliora l'efficienza e la velocità nei Vision Transformers per compiti di visione artificiale.

MolNexTR migliora il riconoscimento delle strutture chimiche dalle immagini con tecniche avanzate.

Capire la robustezza dei modelli è fondamentale per applicazioni nel mondo reale in vari settori.

Questo articolo parla dei vantaggi di RoPE per i Vision Transformers in vari compiti.

LiFT migliora i Vision Transformers per compiti di immagini dettagliate in modo efficiente.

HEAL-ViT combina i Vision Transformers e le maglie sferiche per migliorare le previsioni del tempo.

Ehi, ti presento ME-ViT, un acceleratore FPGA super efficiente in termini di memoria per i Vision Transformers.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei Vision Transformers su dataset sbilanciati.

I Vision Transformers usano l'autoattenzione per migliorare le prestazioni nei compiti di computer vision.

Un nuovo metodo di intelligenza artificiale migliora la diagnosi cardiovascolare tramite tecniche di imaging avanzate.

I Vision Transformers migliorano l'analisi delle immagini nella ricerca scientifica.

Questo studio esplora il potenziale dei Modelli Fondamentali per l'analisi dei dati satellitari.

Questo articolo parla di come migliorare i Vision Transformer leggeri usando il model modeling delle immagini mascherate.

Esplora l'ascesa e l'efficienza dei Vision Transformers nell'elaborazione delle immagini.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della diagnosi nelle immagini medicali usando un apprendimento mirato.

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