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自2020年DETR提出以来,基于Transformer的目标检测模型成为学界研究热点。虽然 DETR 展示了新范式的巨大潜力,但也暴露出诸如收敛慢、匹配机制不...
本文提出了一种利用YOLOv5模型进行航拍图像目标检测的稳健方法。我们专注于识别关键目标,包括救护车、车祸现场、警车、拖车、消防车、侧翻车辆及着火车辆。通过采用...
YOLO 系列从 v1 一路进化到 v13,始终在追求更快、更准、更轻的目标检测模型。而刚刚发布的 YOLOv13,不仅性能全系领先,还带来了“超图”这个硬核概...
在人工智能蓬勃发展的今天,计算机视觉技术正以前所未有的速度改变着我们的世界。从手机解锁到疾病诊断,从自动驾驶到艺术创作,机器“看懂”图像的能力至关重要。卷积神经...
本文汇总了多篇围绕YOLOv12这一实时目标检测前沿模型的最新研究论文。内容涵盖其核心架构创新(如高效注意力机制、轻量化设计),在特定场景(水下探测、果园绿色水...
在智慧交通的演进中,算法的实战能力需通过极端天气、高动态目标、微观标识识别的严苛场景验证。TuSimple、CULane、UA-DETRAC、CCPD四大支柱数...
本文分析 YOLO11 在车辆检测上的性能。相比前代(YOLOv8/v10),YOLO11 通过架构改进提升了速度、精度和在复杂环境(小目标、遮挡)下的鲁棒性。...
在无人机视觉领域,算法的鲁棒性需在动态视角、尺度变化、复杂背景的严苛环境下验证。UAVDT 与 VisDrone 作为全球公认的无人机视角双雄,以其大规模、多维...
2025年计算机视觉与模式识别领域的顶级盛会CVPR刚刚落下帷幕!这场汇聚全球顶尖AI大脑的盛会,再次用无数令人瞠目结舌的突破宣告:我们眼前的世界,正被算法以超...
90%的YOLO模型性能问题源于数据准备不当!当你的检测模型在真实场景中漏检、误检或泛化失败时,问题可能不在算法本身,而是隐藏在数据预处理和增强的细节中。本文将...
本文介绍了复旦联合腾讯优图发布高精度多模态数据集Real-IAD D³,并基于此数据集提出了一种创新的多模态融合检测方法,数据集已被CVPR 2025收录,并开...
构建高效、智能、安全的现代电网,离不开人工智能视觉技术的深度赋能。无论是自动识别配电房仪表读数、精准检测输电线路上的致命异物,还是实时监控设备绝缘状态、评估潜在...
针对云南电网输电线路异物检测中小目标、强遮挡、多尺度和复杂背景的难题,本研究对YOLOv8m模型进行三重改进:引入GAM注意力机制强化遮挡目标识别,用SPPCS...
何恺明团队最新研究出手,给火爆的扩散模型加了个「收纳整理」功能!无需修改模型结构、不增参数、不靠外部数据,仅需一个即插即用的正则化项——Dispersive L...
在实时检测、复杂场景分析、零样本分割需求并存的2025年,YOLO-NAS、DETR、SAM三大架构各领风骚。本文深入剖析三者核心优势、典型短板与最佳适用场景,...
本文提出了一种使用搭载计算机视觉的智能无人机估算蓝莓产量的方法。系统利用两个YOLO模型:一个检测灌木丛,另一个检测浆果。它们协同工作,智能控制无人机位置和角度...
本文提出YOLO-FireAD火灾检测模型,其核心的注意力逆残差模块(AIR)和双池化模块(DPDF)有效增强关键特征并保留细节,在显著减少51.8%参数量的同...
北京大学陈宝权教授团队联合港大等开发的 SLAM3R系统取得突破:首次仅用普通手机RGB视频,就能实时(20+FPS)生成高质量、高密度3D场景模型。 它颠覆传...
在工业制造、食品质检、自动驾驶等场景中,异常检测(Anomaly Detection, AD)被广泛应用。但现实中的异常数据稀缺,导致训练高质量检测模型变得非常...
“苏超”激情碰撞,草根足球却常被争议判罚打断节奏?这项AI视觉研究带来了解决方案!论文《Enhancing Soccer Camera Calibration ...
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