Articoli più recenti per Riconoscimento delle immagini

Esaminando come i vision transformers capiscono le relazioni tra gli oggetti nelle immagini.

Uno studio rivela differenze chiave nel modo in cui gli esseri umani e l'IA rappresentano le immagini.

Uno studio su come i VAE si comportano tra diversi gruppi demografici sotto attacco.

HEML migliora la classificazione delle immagini concentrandosi su segmenti importanti per spiegazioni migliori.

FALIP migliora la comprensione di immagini e testi di CLIP senza cambiare gli originali.

Questo progetto ha lo scopo di classificare le specie di serpenti usando tecniche di analisi delle immagini.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento di oggetti angolati nelle immagini aeree.

Una nuova misura di valutazione migliora le prestazioni del modello nei compiti di classificazione multilabel.

Uno strumento per analizzare e migliorare gli errori di riconoscimento delle immagini da parte dei computer.

SPIN offre annotazioni dettagliate delle sotto-parti per migliorare il riconoscimento delle immagini.

NOVIC introduce capacità di vocaboli aperti per identificare oggetti mai visti nelle immagini.

Nuovi metodi di attenzione migliorano i modelli transformer in efficienza e prestazioni.

Un programma migliora il riconoscimento di oggetti da parte dei robot in ambienti che cambiano.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza nei compiti di riconoscimento delle immagini.

Uno sguardo ai punti di forza e di debolezza dei KAN e degli MLP nella machine learning.

PEEKABOO aiuta le macchine a trovare oggetti senza dati etichettati tramite mascheramento delle immagini.

Nuovi metodi rendono i modelli di riconoscimento delle immagini più piccoli ed efficienti.

MALT migliora l'efficienza e il successo degli attacchi avversariali nei modelli di classificazione delle immagini.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni di adattamento al dominio nell'apprendimento automatico.

MoMa migliora l'efficienza nel lavorare insieme a immagini e testo.

Uno studio sulle sfide e le soluzioni per l'allucinazione nei MLLM.

Questo documento esplora l'impatto del rumore sugli output softmax e sull'accuratezza della classificazione.

Questo articolo esamina l'efficacia di YOLOv8 nell'identificare la maturità delle fragole.

Self-TPT semplifica il prompt tuning per i modelli visione-linguaggio, migliorando velocità ed efficienza.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento del testo in scene naturali usando tecniche innovative.

Un nuovo approccio punta a migliorare la resilienza dell'apprendimento attivo agli attacchi.

Un nuovo metodo migliora il riconoscimento da parte del modello di combinazioni di attributi e oggetti mai viste prima.

La ricerca mostra come l'esposizione ripetuta migliori il riconoscimento delle immagini nel cervello.

Un nuovo framework migliora l'adattabilità del machine learning in ambienti visivi diversi.

Questo articolo esplora l'impatto degli attacchi ai modelli di machine learning e le strategie difensive.

Scopri come le simmetrie dei gruppi possono migliorare i modelli di classificazione nel machine learning.

Un nuovo metodo punta a ridurre il bias nei modelli di machine learning per una maggiore equità.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza nei dialoghi grazie a espressioni riferite efficaci.

Questa ricerca punta a creare CAPTCHA che confondono le macchine ma sono chiari per gli esseri umani.

Il dataset MIP-GAF aiuta ad analizzare le dinamiche sociali nelle immagini.

La ricerca presenta un metodo per migliorare il riconoscimento delle immagini usando meno esempi.

Nuovo metodo migliora il clustering per grandi dataset usando la Quantizzazione Stocastica.

Questo articolo valuta il sentimento e il significato nelle didascalie delle immagini.

La ricerca mostra lacune nei modelli di classificazione delle immagini quando gli oggetti sono parzialmente nascosti.

LPT++ migliora il riconoscimento degli oggetti in classi con pochi esempi grazie a tecniche avanzate.