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O MB-TaylorFormer melhora a clareza da imagem de forma eficiente, superando desafios em visão computacional.

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Pesquisadores melhoram a precisão da classificação de imagens usando uma nova técnica de aumento de estilo.

Novo benchmark avalia aprendizado centrado em objetos contra distorções de imagem.

MuReNN combina modelos paramétricos e não paramétricos pra melhorar a análise de áudio.

Apresentando um novo modelo pra falar mais claro em ambientes barulhentos.

Avaliando a eficácia do deep learning na precisão e plausibilidade do docking molecular.

Aprimorando transformadores de visão pra lidar com dados diversos e fora da distribuição.

Uma nova perspectiva sobre redes neurais profundas usando princípios matemáticos.

Uma nova técnica usa dados sonoros para detectar RPW cedo em palmeiras.

Um novo método melhora imagens de RM corrigindo viés sem precisar de dados rotulados.

Um novo método melhora o diagnóstico de raio-x de tórax usando aprendizado de poucos exemplos e subespaços aleatórios.

CaloScore v2 oferece simulações mais rápidas e precisas para interações de partículas em física de alta energia.

cGLO melhora a qualidade da imagem CT usando aprendizado não supervisionado e dados esparsos.

Nova função de perda melhora a precisão na segmentação de imagens médicas, focando nas bordas.

A mudança de rostos traz riscos pra verificação de identidade, mostrando que precisamos de métodos de detecção melhores.

Métodos inovadores melhoram a separação de sinais mistos usando deep learning.

Uma nova abordagem melhora a busca por imagens de galáxias semelhantes em dados de rádio.

Uma nova técnica melhora os modelos de aprendizado profundo para analisar imagens da retina.

Modelos de deep learning melhoram a reconstrução do campo sonoro em ambientes complexos.

Um novo método melhora a extração de contornos de edifícios em ambientes lotados.

Novos métodos de treinamento melhoram a extração de características em autoencoders.

A atenção deformável melhora a eficiência e a precisão em tarefas de reconhecimento visual.

Aprenda como o coeficiente de aprendizado quantifica a degeneração em redes neurais profundas.

Esse estudo explora técnicas de adaptação de domínio pra deep learning em dados criptografados.

Este artigo apresenta um método novo para esqueltear imagens 3D compatíveis com aprendizado profundo.

Novos métodos melhoram a precisão de extrair melodias cantadas de áudios mistos.

Um novo método melhora a análise de sinais de vibração para monitoramento da saúde de máquinas.

Descubra como o PoissonNet melhora a reconstrução de formas 3D a partir de dados de nuvem de pontos.

Novos métodos melhoram a classificação de vídeo usando dados rotulados limitados.

Esse estudo melhora as técnicas de segmentação pra identificar vasos sanguíneos em imagens de rim.

CTAN melhora o aprendizado multi-tarefa pra ter resultados melhores em imagens médicas.

A tecnologia RRAM melhora a velocidade e eficiência das redes neurais convolucionais.

A pesquisa melhora os métodos de destilação de conhecimento para segmentação semântica de imagens de forma eficiente.

A BroadCAM oferece mapas de ativação confiáveis, mesmo com conjuntos de dados pequenos em reconhecimento visual.

Apresentando um novo método para agrupar gráficos de forma eficaz usando informações relacionais.

Este estudo analisa como melhorar a classificação de imagens médicas, mesmo com erros de rotulagem.

Framework detecta objetos importantes compartilhados em imagens sem treinamento prévio.

Abordando problemas comuns nos testes de deep learning pra melhorar a confiabilidade dos modelos.

Novas técnicas melhoram os Transformers de Visão para ter um desempenho melhor com conjuntos de dados pequenos.