Artigos mais recentes para Transformadores de Visão

O CS-Mixer oferece uma nova forma de processar imagens, misturando informações de diferentes escalas.

Um novo método melhora a detecção de pontos de referência ao mascarar distrações nas imagens.

Este estudo analisa como o rastreamento ocular melhora o desempenho dos Transformers de Visão em tarefas de direção.

Nova abordagem melhora a compreensão do contato das mãos com objetos flexíveis na tecnologia.

Explorando novas tecnologias para detecção precoce de doenças pulmonares através de imagens médicas.

Um Vision Transformer híbrido melhora a análise de dados EEG e a previsão de movimentos oculares.

Descubra métodos para tornar os Transformers de Visão mais eficientes para aplicações do dia a dia.

Esse estudo explora técnicas de adaptação de domínio pra deep learning em dados criptografados.

Uma análise de CNNs e Transformers Visuais para detecção fora do domínio.

Novas técnicas melhoram os Transformers de Visão para ter um desempenho melhor com conjuntos de dados pequenos.

Pesquisas mostram um novo método para analisar imagens do cérebro usando auto-supervisão.

IA-ViT melhora a qualidade das explicações em tarefas visuais.

Esse artigo investiga o viés de gênero em Transformers de Visão comparado aos CNNs.

Uma nova abordagem pra melhorar os Transformers de Visão pra dispositivos móveis.

EfficientFormer melhora o desempenho do Go em computador usando arquitetura de transformer.

Um novo método melhora o ajuste fino dos transformadores de visão, reduzindo as necessidades de computação.

O ChannelViT melhora a análise de imagens complexas de múltiplos canais em várias áreas.

Novo conjunto de dados e método melhoram a precisão e eficiência da análise de fachadas.

O FLIP melhora os sistemas de anti-fraude facial usando transformadores de linguagem e visão.

Pesquisa sobre como melhorar a estimativa de pose humana usando conjuntos de dados variados e aumento de modelos.

Um novo método melhora a segurança dos Vision Transformers contra ataques adversariais.

Esse artigo fala sobre jeitos de reduzir os ruídos em Vision Transformers pra melhorar a qualidade das características.

Um novo método melhora o desempenho dos Transformers de Visão em tarefas de reconhecimento de imagem.

O TRIPS melhora a eficiência em tarefas de visão-linguagem selecionando partes de imagem relevantes.

SHViT melhora a eficiência e a velocidade em Transformers de Visão para tarefas de visão computacional.

O MolNexTR melhora o reconhecimento de estruturas químicas a partir de imagens com técnicas avançadas.

Entender a robustez do modelo é chave pra aplicações do mundo real em várias áreas.

Esse artigo fala sobre os benefícios do RoPE para Vision Transformers em várias tarefas.

LiFT melhora os Transformers de Visão para tarefas de imagem detalhadas de forma eficiente.

HEAL-ViT combina Transformadores Visuais e malhas esféricas pra melhorar as previsões do tempo.

Apresentando o ME-ViT, um acelerador FPGA que economiza memória para Transformers de Visão.

Um novo método melhora o desempenho dos Transformers de Visão em conjuntos de dados desbalanceados.

Os Vision Transformers usam autoatenção pra melhorar o desempenho em tarefas de visão computacional.

Um novo método de IA melhora os diagnósticos cardiovasculares através de técnicas de imagem avançadas.

Transformadores de visão melhoram a análise de imagem em pesquisas científicas.

Este estudo explora o potencial dos Modelos Fundamentais para análise de dados de satélite.

Esse artigo fala sobre como melhorar Transformers de visão leves usando modelagem de imagem mascarada.

Explora a ascensão e a eficiência dos Transformers de Visão no processamento de imagem.

Um novo método melhora a precisão do diagnóstico em imagens médicas usando aprendizado focado.

Uma nova abordagem melhora a habilidade da IA de aprender com exemplos limitados.