基于YOLOv8的跨越围栏/翻墙行为识别项目|开箱即用全流程源码
本项目基于YOLOv8目标检测模型和PyQt5图形界面工具,成功实现了翻越攀爬围栏和翻墙行为的智能检测系统。通过集成YOLOv8的高效目标检测能力和PyQt5的易用界面,本系统能够准确识别不同场景中的翻越行为,并提供多种输入方式(图片、视频、文件夹、摄像头)进行实时检测,满足多种应用需求。
SEENN: 迈向时间脉冲早退神经网络——论文阅读
SEENN提出一种时间脉冲早退神经网络,通过自适应调整每个样本的推理时间步数,有效平衡脉冲神经网络的准确率与计算效率。该方法基于置信度判断或强化学习策略,在保证高精度的同时显著降低能耗与延迟,适用于边缘计算与实时处理场景。