最新的CerberusDet框架为对象检测提供了一种灵活的解决方案。该框架通过在单一模型中结合多个任务头，基于YOLO架构进行工作。这种多头模型的设计不仅优化了对象检测的性能，同时也提高了处理速度和效率。通过这种方...

研究人员升级了流行的YOLO对象检测器，推出了YOLO-World，首次引入了开放词汇检测的概念。这种方法结合了视觉语言建模和大规模数据集训练，使其能够快速且准确地识别大量对象，即使在未特定训练的场景中也能表现出色...

最新研究项目YOLOX-ViT在水下机器人领域中引入了一种创新的目标检测方法，该方法通过整合视觉变换器（Visual Transformers）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，显著提高了目标检测的准确性和效率。该技术的...

目标检测是识别物体及其边界框的过程。通常只能为训练前选择的一组固定物体进行检测。本研究介绍了一种实时方法，可以进行开放词汇目标检测，这意味着它可以检测任何在运行时指定的物体组合的边界框。该方法使用了一...

该团队创建了一个新的面向视觉的RISC-V硬件，并训练了一个超小的YOLO计算机视觉模型，实现了低功耗和极低延迟的实时物体检测。该技术可广泛应用于智能眼镜、自动驾驶、智能家居等领域。

最近的一项研究介绍了'YOLOBench'，这是一个针对超过550种基于YOLO（You Only Look Once，你只看一次）方法的物体检测模型的性能测评。这些模型在四个独特的数据集和硬件系统上进行了测试。YOLO是一种流行且高效的物...

以下是本次新技术发布的三个核心要点： - 实时物体检测一直是计算代价高昂的问题，而新的Real-Time Detection Transformer (RT-DETR)技术通过采用高效的混合编码器和IoU感知查询选择等优化策略，成功解决了这个问题...