Uma nova abordagem melhora as configurações de pooling em redes neurais convolucionais.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma nova abordagem melhora as configurações de pooling em redes neurais convolucionais.
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O BEVScope melhora a estimativa de profundidade pra entender melhor os ambientes na robótica.
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Novos métodos melhoram a eficiência e a qualidade do treinamento de modelos de imagem.
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Uma nova arquitetura de hardware melhora a eficiência e a precisão na detecção de texto em cenas.
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Uma nova abordagem para combinar imagens com nuvens de pontos usando dados geométricos e de cor.
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Um novo método de treinamento melhora a resistência dos classificadores de imagem a patches enganosos.
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Uma estratégia pra otimizar a rotulagem de dados em tarefas de visão computacional.
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O pooling geométrico melhora a retenção de características na análise de dados em grafo.
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Alcançando alta precisão na classificação de imagens com um modelo ResNet compacto.
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Uma abordagem eficiente para conjuntos de dados menores em visão computacional sem perder informações chave.
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Um novo método melhora como as máquinas estimam a profundidade a partir de imagens.
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Uma nova abordagem para segmentação de imagem aumenta a velocidade e a precisão.
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Uma abordagem flexível pra melhorar a qualidade da imagem sem precisar saber antes dos problemas.
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Um novo método melhora a recuperação de imagens usando Ortogonalidade Suave e Transformadores de Visão.
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Esse artigo analisa as vulnerabilidades em modelos de segmentação semântica e propõe soluções.
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Uma visão geral dos MLLMs e suas aplicações em IA.
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Um novo método pra identificar dados OOD em modelos de aprendizado de máquina.
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Avaliar como as mudanças ambientais afetam o desempenho do modelo de reconhecimento de imagem.
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ProRes oferece uma solução flexível para diversos desafios de restauração de imagem.
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Uma olhada no impacto do aprendizado contrastivo de múltiplas facetas nos modelos de aprendizado de máquina.
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Novo método mistura formas humanas pra prever movimentos com precisão.
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Novos métodos melhoram a detecção de defeitos usando dados limitados em produtos industriais.
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Explorando os benefícios e desafios dos métodos de detecção de objetos semi-supervisionados.
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Um novo método pra gerar instruções de rotulagem claras pra conjuntos de dados de imagens.
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Um novo método melhora a detecção de objetos conhecidos e desconhecidos.
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Uma nova abordagem melhora a clareza de imagens em baixa luz sem precisar de dados pareados.
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O FLOWER trata de aprendizado com poucos exemplos e esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado de máquina.
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Este estudo melhora modelos de IA menores usando conhecimento de modelos de linguagem maiores.
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Novo método usa mineração de imagens para treinar sem anotações.
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Melhorando modelos de detecção de pedestres pra reter conhecimento enquanto aprende novos conjuntos de dados.
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Uma nova abordagem melhora a eficiência da correspondência de templates em tarefas de visão computacional.
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Novas técnicas melhoram a geração de vistas para cenas grandes e do mundo real.
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Um novo método melhora o controle sobre a geração de imagens mantendo a eficiência.
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Um olhar sobre como o aprendizado zero-shot classifica novos dados sem exemplos anteriores.
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Uma análise do ImageNet versus LAIONet e seus efeitos na precisão do modelo.
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Um novo método melhora a compreensão de cenas para veículos autônomos usando consultas de instância.
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Um novo método melhora a modelagem 3D em cenas com baixa textura sem precisar de detecção de pontos-chave.
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Novo conjunto de dados e métricas melhoram a avaliação da qualidade do albedo em imagens.
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Novo método de deformação de malha profunda melhora a precisão na segmentação de órgãos abdominais.
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