HyperAI

HyperAI

Principal

GPU

Console
Docs
Tarifs

Pulse

Actualités

Ressources

Publications de recherche
Notebooks
Jeux de données
Wiki

Benchmarks

SOTA
Modèles LLM
Classement des GPU

Communauté

Événements

Utilitaires

À propos Conditions d’utilisation Politique de confidentialité
Français

Command Palette

Search for a command to run...

HyperAI
Papers
Les CNNs formés sur ImageNet sont biaisés en faveur des textures ; augmenter le biais en faveur de la forme améliore la précision et la robustesse.

il y a 7 mois

Réseau De Neurones Convolutif

Classification D'images

Détection D'objets

Approche/Framework

Vision Par Ordinateur

Résumé Paper Benchmarks Ressources

rgeirhos/texture-vs-shape

pytorch

facebookresearch/augmentation-corruption

pytorch

annstrange/breast-cancer-cnn

tf

rgeirhos/Stylized-ImageNet

Officiel

pytorch

mbuet2ner/local-global-features-cnn

pytorch

LiYingwei/ShapeTextureDebiasedTraining

pytorch

frank-roesler/Image_Segmentation

pytorch

Construire l’avenir de l’intelligence artificielle

À propos

À propos Aide relative au jeu de données

Produits

Actualités Notebooks Jeux de données Wiki

Liens

© HyperAI

GitHub Discord X (formerly Twitter)

HyperAI

Principal

GPU

Console
Docs
Tarifs

Pulse

Actualités

Ressources

Publications de recherche
Notebooks
Jeux de données
Wiki

Benchmarks

SOTA
Modèles LLM
Classement des GPU

Communauté

Événements

Utilitaires

À propos Conditions d’utilisation Politique de confidentialité
Français

Command Palette

Search for a command to run...

HyperAI
Papers
Les CNNs formés sur ImageNet sont biaisés en faveur des textures ; augmenter le biais en faveur de la forme améliore la précision et la robustesse.

il y a 7 mois

Réseau De Neurones Convolutif

Classification D'images

Détection D'objets

Approche/Framework

Vision Par Ordinateur

Résumé Paper Benchmarks Ressources

rgeirhos/texture-vs-shape

pytorch

facebookresearch/augmentation-corruption

pytorch

annstrange/breast-cancer-cnn

tf

rgeirhos/Stylized-ImageNet

Officiel

pytorch

mbuet2ner/local-global-features-cnn

pytorch

LiYingwei/ShapeTextureDebiasedTraining

pytorch

frank-roesler/Image_Segmentation

pytorch

Construire l’avenir de l’intelligence artificielle

À propos

À propos Aide relative au jeu de données

Produits

Actualités Notebooks Jeux de données Wiki

Liens

© HyperAI

GitHub Discord X (formerly Twitter)

Ressources - Les CNNs formés sur ImageNet sont biaisés en faveur des textures ; augmenter le biais en faveur de la forme améliore la précision et la robustesse. | Articles | HyperAI

809

809

46

46

0

0

525

525

2

2

111

111

0

0