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Uma nova abordagem melhora a estimativa de profundidade com dados de treinamento diversos.

Novas ferramentas melhoram a análise das estruturas cristalinas e suas propriedades.

Um novo método ajuda os computadores a relacionar desenhos a imagens reais de forma eficaz.

Novos métodos auto-supervisionados melhoram as previsões de ações futuras em vídeos.

Novos modelos melhoram as previsões para a progressão da Degeneração Macular Relacionada à Idade.

Usando informações de movimento pra melhorar o reconhecimento de objetos em robôs.

METAVerse melhora as previsões de atravessabilidade de terrenos para veículos autônomos.

Novos métodos melhoram a segmentação de imagem com dados limitados na imagem médica.

Esse método melhora a segmentação de imagens dentais com menos amostras rotuladas.

Um novo método pra detectar deepfakes usando aprendizado auto-supervisionado e estruturas de grafo.

Um novo método melhora a classificação de imagens ao combinar várias tarefas auto-supervisionadas.

Uma nova abordagem melhora o reconhecimento de fala em romeno usando inibição lateral.

Uma nova estrutura melhora a representação em nível de voxel na segmentação de imagens médicas.

Um método que melhora a precisão do posicionamento da câmera em vários ambientes.

Novas técnicas melhoram a análise da marcha para ter insights melhores sobre reabilitação.

Um novo método melhora a estimativa do ângulo de elevação em robótica subaquática.

Apresentando um modelo estocástico pra melhorar a precisão na previsão de imagens.

Analisando como os métodos SSL se saem em diferentes condições de imagem.

Novo sistema melhora a clareza da fala em vídeos silenciosos através de um processamento aprimorado.

Um novo método para lidar com conjuntos de dados de canais variáveis na análise de EEG.

Uma nova estrutura combina redes neurais com raciocínio simbólico pra uma compreensão melhor.

Técnicas de IA melhoram a supressão de ruído em dados sísmicos pra ter insights mais claros do subsolo.

Um novo método para rastreamento e segmentação usando apenas modelos de aparência.

Explore métodos não supervisionados pra analisar e representar dados de séries temporais de forma eficaz.

Novos métodos monitoram o estresse através de sinais biológicos, melhorando a gestão da saúde pessoal.

Novo método prevê estresse com poucos dados usando aprendizado auto-supervisionado.

Explorando a importância do espaço latente na criação de saídas generativas de alta qualidade.

Novos métodos melhoram a segmentação de objetos camuflados sem dados rotulados.

Novos métodos em reconhecimento de imagem mostram potencial pra precisão parecida com a humana.

Usando aprendizado auto-supervisionado pra melhorar a análise de equações diferenciais parciais.

Explorando o potencial da aprendizagem auto-supervisionada em recuperação de informações musicais.

Um novo método pra criar animações faciais 3D realistas de forma rápida e eficiente.

Avaliando métodos de aprendizado auto-supervisionado pra melhorar diagnósticos em imagens médicas.

Um novo framework melhora o desempenho de deep learning mesmo com rótulos bagunçados.

PatchContrast melhora a detecção de objetos em veículos autônomos usando dados não rotulados de forma eficiente.

Um novo método aproveita o aprendizado auto-supervisionado pra melhorar a compreensão de cenas.

Novo método melhora a velocidade e qualidade da imagem de ressonância magnética com menos dados.

O CLLD melhora a detecção de faixas em condições difíceis usando aprendizado auto-supervisionado.

Novo framework melhora o aprendizado a partir de vídeos de nuvens de pontos dinâmicas.

Novo método melhora o aprendizado a partir de vídeos de nuvens de pontos sem precisar de muita etiquetagem.