Este artigo analisa métodos para melhorar a clareza das imagens em aplicações de sensoriamento remoto.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Uma nova abordagem melhora a avaliação dos níveis de oxigênio em distúrbios do sono usando OCTA.
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A BIMM aprende conteúdo em vídeo imitando os caminhos do cérebro humano.
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Um sistema analisa imagens de ecocardiografia pra identificar problemas no coração rapidinho.
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Aprenda como os Transformers Direcionáveis melhoram o processamento e a classificação de imagens.
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Analisando como o LoRA afeta a retenção de conhecimento em modelos pré-treinados durante o aprendizado contínuo.
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Uma estrutura pra conectar processamento de imagem e interpretação de texto em modelos de visão.
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Um novo método melhora o aprendizado contínuo em IA ao reduzir o esquecimento.
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Analisando a eficácia dos ViTs para reconhecimento de texturas em comparação com métodos tradicionais.
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Novas técnicas melhoram tarefas de controle robótico usando Vision Transformers.
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Uma nova abordagem melhora a robustez dos Transformers de Visão contra ataques adversariais.
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Um novo método melhora a precisão dos modelos de aprendizado de máquina em dados não vistos.
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Uma mudança de patches pra pixels na visão computacional tá mudando a análise de imagens.
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Pesquisa sobre como melhorar a transferência de conhecimento em dispositivos inteligentes com recursos limitados.
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Um novo método melhora a análise de imagens médicas usando imagens de histopatologia sintética.
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A gente propõe um jeito de melhorar a eficiência dos transformers de visão em dispositivos edge.
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Um novo método usa IA pra melhorar a precisão na classificação do câncer.
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Um novo método para detectar pequenos objetos médicos em imagens.
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LayerShuffle melhora a robustez das redes neurais ao permitir uma execução flexível das camadas.
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Um novo método melhora a precisão na análise de imagens médicas usando dados limitados.
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Este artigo investiga como redes neurais processam dados através de suas representações.
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Uma nova abordagem melhora a identificação de veículos em diferentes ângulos de câmera.
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Uma nova métrica melhora a precisão do reconhecimento de imagens enquanto reduz os custos computacionais.
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O framework CHOSEN melhora os Transformers de Visão para uso eficiente em FPGA.
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Um novo método gera nuvens de pontos 3D de forma eficiente a partir de imagens RGB únicas.
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Nova arquitetura ViT melhora a precisão enquanto resiste a ameaças adversariais.
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CEViT melhora a medição de similaridade de imagens e oferece explicações claras.
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SINDER melhora os Transformers de Visão resolvendo defeitos na análise de imagens.
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Apresentando uma nova maneira de conectar modelos de linguagem e visão de forma eficiente.
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Novos métodos deixam os modelos de reconhecimento de imagem menores e mais eficientes.
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O modelo VSSD melhora a eficiência e o desempenho do processamento de imagens na visão computacional.
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Um novo método melhora a precisão na quantização de Transformers de Visão sem os dados originais.
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O CC-SAM melhora a segmentação de imagens médicas, aumentando a precisão pra um cuidado melhor com os pacientes.
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Uma nova abordagem pra analisar como modelos de imagem aguentam mudanças de entrada.
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Novo método melhora a privacidade dos transformadores de visão em aprendizado de máquina.
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Explorando Inversão Textual e transformadores de visão para geração de imagens.
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Um novo método melhora a identificação de espécies de mosquitos através de tecnologia avançada.
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Um novo método melhora o desempenho dos Transformers de Visão através de uma compressão eficaz de tokens.
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Um novo método melhora o processamento de imagens usando tokens de superpixel adaptáveis.
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Um novo método melhora a compreensão de imagens sem precisar de dados rotulados.
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