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Un nuovo metodo migliora la comprensione delle immagini senza dati etichettati.

Un nuovo framework migliora l'efficienza energetica dei Vision Transformers per le applicazioni AI.

Presentiamo LoG-VMamba per una segmentazione migliorata delle immagini mediche.

GenFormer migliora le prestazioni dei transformer nella classificazione delle immagini usando dati generati.

Esplorando i modelli transformer e il loro impatto sui compiti di visione artificiale.

PartFormer migliora il riconoscimento degli oggetti in diverse condizioni usando i Vision Transformers.

Nuovi strumenti migliorano la classificazione di stelle, quasar e galassie.

Esaminando l'organizzazione e la specializzazione dei neuroni nei modelli transformer.

Un nuovo metodo migliora l'identificazione degli autori nei documenti storici usando i Vision Transformers.

Utilizzando tecniche avanzate di intelligenza artificiale per migliorare la classificazione dei tumori cerebrali pediatrici dalle scansioni MRI.

Questo progetto esplora metodi di intelligenza artificiale per una classificazione dei rifiuti più efficiente.

Uno studio svela i legami tra la struttura delle reti neurali e il pensiero umano.

Una nuova architettura di machine learning migliora l'analisi delle immagini iperspettrali e la classificazione dei materiali.

AMBER supera le CNN nella classificazione delle immagini iperspettrali, mostrando una precisione migliore.

SC-Phi2 è un piccolo modello linguistico progettato per un gameplay efficace in StarCraft II.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza e l'efficienza nel riconoscere oggetti simili.

Lo studio mette in evidenza i progressi nel riconoscimento delle emozioni nei robot usando i Vision Transformers.

Questo articolo confronta i Vision Transformers e le CNN per classificare le immagini sonar a scansione laterale.

Un nuovo modello di deep learning migliora le previsioni delle correnti superficiali del mare.

SATA migliora la robustezza e l'efficienza dei Vision Transformers per i compiti di classificazione delle immagini.

La ricerca esplora metodi di intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza della classificazione di Gleason nel cancro alla prostata.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento delle immagini nonostante il rumore delle etichette.

Online-LoRA aiuta le macchine a imparare e ricordare in un flusso continuo di dati.

Migliorare l'identificazione dei veicoli tramite tecniche avanzate e modelli dinamici.

Uno sguardo su come i modelli di diffusione generano immagini attraverso tecniche innovative.

La segmentazione delle immagini aiuta i computer a scomporre le immagini per un riconoscimento migliore.

MAGA migliora la qualità dell'immagine separando in modo efficace i primi piani dagli sfondi.

Nuovo metodo migliora la precisione nella creazione di modelli 3D da immagini piatte.

Nuovi metodi migliorano la precisione nella diagnosi delle malattie polmonari tramite l'analisi delle radiografie toraciche.

I modelli di intelligenza artificiale migliorano l'analisi della risonanza magnetica per i tumori al cervello, aumentando la velocità e l'accuratezza nella rilevazione.

Esplorare l'efficienza dei modelli esperti nei compiti di classificazione delle immagini.

FreqFit migliora il riconoscimento delle immagini concentrandosi in modo efficiente sulle caratteristiche ad alta frequenza.

Nuovi metodi per il riconoscimento degli animali stanno cambiando la ricerca sulla fauna selvatica.

Scopri come i modelli più piccoli stanno cambiando la ricostruzione 3D dalle immagini.

TAFM-Net migliora l'analisi delle lesioni cutanee per una diagnosi più veloce del cancro.

Scopri come la tecnologia sta cambiando il modo in cui contiamo i microrganismi in modo efficiente.

Nuova tecnologia semplifica la conversione di matematica scritta a mano in formato LaTeX.

Scopri come i superpixel migliorano la comprensione delle immagini da parte delle macchine.

Uno sguardo a Static Key Attention e ai suoi vantaggi per l'elaborazione delle immagini.

Nuovo modello crea font per lingue diverse, affrontando le sfide di design in modo efficiente.