Comparative Study of Adversarial Defenses: Adversarial Training and Regularization in Vision Transformers and CNNs
H Dingeto, J Kim - Electronics, 2024 - mdpi.com
Transformer-based models are driving a significant revolution in the field of machine
learning at the moment. Among these innovations, vision transformers (ViTs) stand out for …
learning at the moment. Among these innovations, vision transformers (ViTs) stand out for …
Robust ADAS: Enhancing Robustness of Machine Learning-based Advanced Driver Assistance Systems for Adverse Weather
MZ Shahzad, MA Hanif, M Shafique - arXiv preprint arXiv:2407.02581, 2024 - arxiv.org
In the realm of deploying Machine Learning-based Advanced Driver Assistance Systems
(ML-ADAS) into real-world scenarios, adverse weather conditions pose a significant …
(ML-ADAS) into real-world scenarios, adverse weather conditions pose a significant …
Оцінка ефективності методів розпізнавання образів та сегментації зображень для систем технічного зору малих безпілотних апаратів
О Збруцький, T Яременко… - Механіка гіроскопічних …, 2024 - mgsys.kpi.ua
Анотація Системи технічного зору є перспективним доповненням для навігації
безпілотних рухомих апаратів завдяки їх здатності розпізнавати, відстежувати та …
безпілотних рухомих апаратів завдяки їх здатності розпізнавати, відстежувати та …
Evaluation of Deformable Convolution: An Investigation In Image And Video Classification
AB Madrigal, VR Bautista, RD Hernández, LA Robles - 2024 - preprints.org
Abstract Convolutional Neural Networks (CNNs) present drawbacks for modeling geometric
transformations, such as scaling and rotation, caused by the convolution operation's locality …
transformations, such as scaling and rotation, caused by the convolution operation's locality …