Apresentando o xAI-CycleGAN para transformações de estilo de imagem mais rápidas e de alta qualidade.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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ViG-UNet combina redes neurais de grafos e U-Net pra melhorar a análise de imagens médicas.
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Uma nova abordagem para treinar modelos para lidar melhor com imagens médicas ocluídas.
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Novo método de deformação de malha profunda melhora a precisão na segmentação de órgãos abdominais.
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Analisa o impacto do desequilíbrio entre fundo e primeiro plano no desempenho de detecção de objetos.
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Um estudo sobre as dependências dos pacotes TensorFlow e PyTorch no ecossistema PyPI.
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ReDy otimiza a eficiência do deep learning através da quantização dinâmica, reduzindo o consumo de energia.
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Uma nova estrutura reduz os custos de rotulagem manual na segmentação de imagens de alimentos.
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Uma olhada profunda na perda contrastiva supervisionada e seu impacto em redes neurais profundas.
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Uma nova técnica ajuda redes neurais a lidar com deslocamentos e rotações de imagens.
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ResUNetFormer melhora a extração de estradas de imagens aéreas, enfrentando desafios importantes.
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Pesquisas mostram como nosso cérebro acompanha as características da fala durante a compreensão.
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Um novo modelo melhora a eficiência e a precisão da segmentação de imagens do cérebro.
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Um novo método de defesa enfrenta ataques adversariais na detecção de objetos em imagens de sensoriamento remoto.
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Uma nova análise explora o papel da esparsidade em melhorar a generalização das redes neurais.
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Um jeito de encontrar e consertar erros na conversão de modelos DNN.
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Avanços em deep learning melhoram como a gente reconstrói imagens a partir dos sinais do cérebro.
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Um novo método melhora como os computadores processam imagens imperfeitas.
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O Rockmate automatiza a otimização de memória pra treinar modelos grandes de deep learning de forma eficiente.
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Um novo método reduz os custos de memória para otimizadores avançados em aprendizado de máquina.
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Um olhar sobre as habilidades de classificação e a eficiência de design do ConvResNeXt.
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Uma visão geral da Busca por Arquitetura Neural e seu papel no aprendizado profundo.
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Este estudo avalia como os LLMs reconhecem e relacionam formas geométricas.
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Uma técnica inovadora combina aprendizado profundo e física pra imagens mais rápidas.
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Um novo método melhora a eficiência do treinamento para redes em dispositivos com poucos recursos.
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Explore a importância das funções de perda e métricas de desempenho em modelos de deep learning.
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O MSViT melhora o processamento de imagem ajustando os tamanhos dos tokens pra mais eficiência.
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Novo método de halftoning restaura as cores originais enquanto melhora a qualidade da imagem.
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Explorando o momento de Nesterov para treinar redes neurais profundas de forma eficaz.
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Este artigo explora semianéis para melhorar a análise de gradientes em modelos de deep learning.
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Esse artigo revisa a aplicação de modelos de base na segmentação de imagens.
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Os LDMs melhoram a detecção de out-of-distribution em imagens médicas 3D.
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Aprenda como a normalização em lote melhora a velocidade de treinamento e o desempenho do modelo.
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VariGrad melhora a criação de vetores de características a partir de dados geométricos para uma análise de formas mais eficiente.
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Um novo método usando Redes Neurais Gráficas melhora a análise de Números Romanos na música.
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Pesquisa explora a eficácia do transfer learning em conjuntos de dados LiDAR para arqueologia.
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Uma nova abordagem melhora muito a qualidade das imagens subaquáticas.
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Novo framework equilibra eficiência de deep learning e emissões de carbono.
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Um novo método reduz o esforço de rotulação na classificação de vídeos usando técnicas de aprendizado ativo.
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