Artigos mais recentes para Aprendizado Profundo

Novos métodos oferecem soluções para desafios complexos de otimização em deep learning.

Um estudo sobre como melhorar modelos de deep learning para sistemas IoT com recursos limitados.

O GSMorph simplifica o registro de imagens, aumentando a velocidade e a precisão na área da saúde.

Novos módulos melhoram a precisão na alinhamento de imagens cardíacas para um diagnóstico melhor.

Um novo marco busca melhorar as estratégias de início a frio na segmentação de imagens médicas.

AdvDiff melhora exemplos adversariais usando modelos de difusão pra uma qualidade visual melhor.

Novos métodos melhoram a calibração de redes neurais treinadas em conjuntos de dados destilados.

Examinando as características e os riscos de segurança dos modelos no dispositivo em apps iOS.

Um novo método melhora tanto a precisão quanto a robustez em modelos de aprendizado profundo.

Um olhar sobre os principais componentes do deep learning e suas interações.

Um novo método de filtragem melhora o desempenho do modelo na análise de imagens médicas.

Esse método melhora a segmentação de tumor usando variações de forma em imagens médicas.

Novas técnicas melhoram a precisão da imagem de radar e reduzem o ruído usando aprendizado profundo.

Uma explicação sobre modelos de atenção e como eles ajudam a melhorar o desempenho.

Um novo método melhora imagens em baixa luz enquanto reduz o ruído e preserva as cores.

Esse artigo fala sobre métodos pra melhorar o desempenho da segmentação semântica usando taxas atrous.

Um novo método melhora a criação de movimentos realistas de personagens na animação.

Um novo framework melhora as previsões para PDEs hiperbólicas complexas com descontinuidades.

Um novo método melhora a classificação de imagens ao combinar várias tarefas auto-supervisionadas.

Um novo método pra defender redes neurais profundas de ameaças de backdoor com resultados promissores.

O Transformer de Atenção Dupla Particulada melhora as técnicas de marcação de jatos na física de partículas.

Aprimorando abordagens de aprendizado profundo pra resolver problemas inversos não lineares com novas estruturas.

Analisando os desafios e defesas contra ataques adversariais em nuvens de pontos 3D.

O BearingPGA-Net oferece uma forma eficiente de diagnosticar falhas em rolamentos usando tecnologia FPGA.

Um olhar sobre o impacto do SPGAN nos métodos de geração de imagem.

Novo framework de deep learning melhora a detecção de convulsões em recém-nascidos.

Apresentando um modelo estocástico pra melhorar a precisão na previsão de imagens.

Uma olhada em como os métodos de treino afetam o desempenho do modelo em machine learning.

RNAformer usa aprendizado de máquina pra melhorar previsões de estrutura de RNA.

O PATRONoC melhora a eficiência na transferência de dados em aplicações de aprendizado profundo.

MetaCAM melhora a clareza em modelos de aprendizado profundo através de explicações visuais aprimoradas.

DiffPose melhora o reconhecimento de poses humanas usando dados de vídeo pra aumentar a precisão.

O método KIBS simplifica modelos 3D urbanos usando imagens de satélite únicas.

O MRQ permite uma adaptação eficiente de modelos de deep learning para diferentes dispositivos.

ACDMSR melhora a qualidade da imagem e a velocidade em aplicações de super-resolução.

Este estudo fortalece a robustez do aprendizado profundo através da seleção dinâmica de modelos.

Novo método melhora a detecção de objetos camuflados usando técnicas avançadas de processamento de imagem.

Esse método melhora o treinamento do modelo em meio a desafios de rótulos incorretos.

Um novo método melhora a justiça nas previsões de imagem médica.

Este trabalho analisa métodos de pré-treinamento pra melhorar o desempenho do modelo DETR na detecção de objetos.