Informática - Visão computacional e reconhecimento de padrões

Novos métodos de auto-supervisão melhoram a análise de imagens médicas sem precisar de muitos dados rotulados.

Uma olhada em como a atribuição de recursos melhora a interpretabilidade em aprendizado profundo.

Uma nova abordagem combina cor e profundidade pra criar imagens 360 graus realistas.

Usar métodos de UDA melhora a classificação de lesões na pele e promove equidade entre os diferentes grupos.

Um novo método pra combinar modelos de IA interpretáveis e complexos pra entender melhor.

Um modelo unificado melhora a precisão do rastreamento usando recursos visuais e de linguagem.

Analisando como os vídeos do TikTok afetam as atitudes dos jovens em relação ao sexo.

Resumo dos transformers de linguagem visual e seu impacto nas tarefas de IA.

Um novo método melhora a correspondência entre imagens visíveis e infravermelhas.

Transforme texto simples em imagens animadas cativantes sem esforço.

Avaliando as habilidades dos modelos em tarefas de reconhecimento e localização de ações em vídeos.

Esse conjunto de dados busca melhorar a busca de notícias em vídeo em cinco idiomas.

Estratégias pra melhorar a performance de modelos pequenos com novos dados.

LISSNAS reduz de forma eficiente os espaços de busca para melhores designs de redes neurais.

Novos métodos combinam modelagem de subespaços e modelos generativos pra melhorar a imagem de ressonância magnética.

O M UNet melhora a detecção precoce de pólipos pra combater o câncer colorretal.

Um novo método usa GANs pra criar imagens médicas diversas enquanto garante a privacidade dos pacientes.

Um estudo propõe um método pra classificar a doença de Parkinson em três categorias usando dados de imagem.

Explorando soluções pra aumentar a sensibilidade cultural na tecnologia T2I.

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.