Informática - Visão computacional e reconhecimento de padrões

Esse estudo analisa a distribuição de imagens usando modelos generativos pra melhorar o reconhecimento.

Esse artigo revisa a aplicação de modelos de base na segmentação de imagens.

O conjunto de dados TBX11K e a estrutura SymFormer melhoram a precisão na detecção de tuberculose.

Um novo método melhora a precisão de segmentação usando adaptação de domínio semissupervisionada.

Analisando como a separabilidade de subgrupos impacta o viés em modelos de imagem médica.

Usando IA pra melhorar imagens médicas e fazer diagnósticos de doenças mais precisos.

Um método pra guiar modelos de difusão e evitar a geração de imagens indesejadas.

Proto-CLIP melhora o reconhecimento de objetos por robôs usando poucos exemplos.

Explorando vulnerabilidades em modelos de IA por causa de imagens enganosas.

A pesquisa usa IA pra criar imagens realistas de florestas pra melhorar as práticas agrícolas.

O R3-ProtoPNet melhora o ProtoPNet usando feedback humano pra classificar imagens melhor.

Pesquisa sobre técnicas de poda para melhorar a eficiência de redes neurais.

Um novo método de inicialização de pesos melhora a precisão da segmentação em imagens médicas.

Este estudo apresenta um método pra criar formas 3D a partir de esboços sem precisar de dados pareados.

NCD ajuda a classificar categorias de dados desconhecidas usando dados rotulados e não rotulados.

Um novo método melhora as previsões de movimento de pedestres para veículos autônomos.

Os LDMs melhoram a detecção de out-of-distribution em imagens médicas 3D.

O INT-FP-QSim ajuda a melhorar o desempenho de modelos de linguagem com baixa precisão.

Combinar áudio, vídeo e texto melhora a detecção de discurso de ódio.

Uma estrutura combina tomografias e dados clínicos para melhorar as previsões de sobrevivência para pacientes com CCR.

VariGrad melhora a criação de vetores de características a partir de dados geométricos para uma análise de formas mais eficiente.

Um novo método melhora o alinhamento de tomografias e ressonâncias magnéticas nas imagens médicas.

Uma olhada em métodos modernos para melhorar imagens de baixa resolução.

Pesquisa explora a eficácia do transfer learning em conjuntos de dados LiDAR para arqueologia.

HoughLaneNet usa a Transformada de Hough Profunda pra melhorar a detecção de faixas na direção autônoma.

SSL4EO-L oferece 5 milhões de imagens para estudar a Terra usando satélites Landsat.

Um novo método pra identificar classes invisíveis e desconhecidas em aprendizado de máquina.

Melhorando o PerceiverIO pra segmentar melhor imagens de sensoriamento remoto, focando em objetos pequenos.

Explorando o papel da imagem hiperespectral na melhora da avaliação da saúde das culturas.

Melhorando a geração de imagens usando dados rotulados e não rotulados.

Uma nova estrutura que combina SNNs e redes convolucionais para um aprendizado eficiente.

Um estudo sobre como melhorar o aprendizado de máquina combinando métodos de replay com aprendizado por currículo.

A SVIT fornece dados de instrução de alta qualidade pra treinar modelos avançados de machine learning.

Um novo método pra gerar esboços detalhados com inteligência artificial.

Sistemas de IA podem imitar artistas, levantando questões sobre direitos autorais.

Novo método de aprendizado profundo mostra potencial para diagnosticar um câncer infantil crítico.

Uma nova maneira de identificar vídeos falsos juntando dados de áudio, visuais e de movimento.

Uma nova abordagem ajuda a ter imagens mais claras das estruturas das vias aéreas no diagnóstico de doenças pulmonares.

Um novo conjunto de dados ajuda a melhorar a habilidade dos motoristas em interpretar sinais de trânsito.

Novos métodos melhoram a forma como os modelos escolhem quadros para responder perguntas de vídeos.