Um estudo explora novos métodos para modelos de deep learning se adaptarem a dados que mudam.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um estudo explora novos métodos para modelos de deep learning se adaptarem a dados que mudam.
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Um olhar sobre como os MLLMs lidam com pequenos detalhes em imagens.
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Novos conjuntos de dados mostram as dificuldades de identificar corredores e textos em condições de lama.
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Um novo método melhora o reconhecimento de pessoas usando dados com etiqueta fraca.
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Estratégias pra melhorar o desempenho do modelo, mesmo com a distribuição de dados desigual.
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Este estudo revela o que os atacantes sabem sobre ataques adversariais em modelos de reconhecimento de imagem.
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Analisando as limitações de grandes modelos de linguagem e visão na compreensão detalhada de imagens.
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Analisando a autoatenção e o gradiente descendente em modelos transformers.
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Um novo método melhora o foco do modelo em características importantes durante a classificação de imagens.
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Método inovador simplifica o treinamento de modelos para classificação de imagem complexa.
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Um novo método melhora os testes de sistemas de implicação visual ao focar nas relações entre objetos.
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Um novo framework melhora a precisão e a eficiência do reconhecimento de imagem para entidades da web.
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Enfrentando os desafios do aprendizado federado por causa dos dispositivos e dados diversos.
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Uma nova abordagem melhora o reconhecimento de classes sub-representadas em visão computacional.
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Um novo método melhora a descoberta de categorias combinando informações visuais e textuais.
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Um novo método melhora a precisão dos nomes em conjuntos de dados de segmentação de imagens.
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Este artigo analisa como ataques adversariais mudam os conceitos aprendidos pelas CNNs.
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Um novo método melhora o alinhamento de imagem e texto reduzindo o viés de uma única tag.
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Esse artigo explora como os dados de treino afetam o desempenho do modelo em sistemas multimodais.
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Um novo modelo leve melhora o reconhecimento de alvos em imagens de radar de abertura sintética.
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Um novo método melhora a rotulagem de dados não rotulados em reconhecimento de imagem.
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O MCPNet oferece insights mais claros sobre as decisões de modelos de aprendizado profundo por meio da extração de conceitos em múltiplos níveis.
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Novo método melhora a classificação de imagens com dados mínimos usando imagens não rotuladas.
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Um estudo destaca a dependência do CLIP em características espúrias no reconhecimento de imagens.
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Um jeito de adaptar modelos de aprendizado de máquina sem precisar dos dados de origem.
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Apresentando o FiLo: um método novo pra detecção e localização de anomalias com precisão.
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Um novo método melhora a precisão da classificação de objetos usando várias representações.
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Um novo método de treinamento melhora a capacidade das redes neurais de avaliar incertezas.
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Descubra como o método CPEA melhora a classificação de imagens com poucos dados.
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Este estudo investiga preconceitos em modelos de visão-linguagem e formas de reduzir seu impacto.
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As redes de cápsulas melhoram o reconhecimento de objetos com estruturas e métodos de aprendizado únicos.
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O framework HDC melhora o reconhecimento de objetos usando descrições em linguagem nas imagens.
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Um novo método melhora a percepção de imagem em modelos de linguagem usando modelos de difusão.
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Os VLMs têm dificuldade com classificação de imagens, mas uma melhor integração de dados pode melhorar suas capacidades.
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Novo framework melhora o reconhecimento de imagem em diferentes áreas usando descrições em linguagem.
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Apresentando o PART, um método pra aumentar a precisão e a robustez dos modelos de aprendizado de máquina.
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Novos métodos melhoram o reconhecimento de imagem pra identificar pessoas em diferentes ambientes.
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Uma nova abordagem melhora a forma como a IA compara imagens usando instruções visuais.
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O FALCON identifica categorias específicas usando rótulos gerais sem precisar de supervisão detalhada.
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Um olhar sobre redes neurais, incertezas e seu impacto na tomada de decisões da IA.
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