基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
在智慧交通和智能驾驶日益普及的今天，准确识别复杂交通场景中的关键元素已成为自动驾驶系统的核心能力之一。传统的图像处理技术难以适应高动态、复杂天气、多目标密集的交通环境，而基于深度学习的目标检测算法，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列，因其检测速度快、精度高、可部署性强等特点，在交通场景识别中占据了重要地位。
MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练
目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务，在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位，然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时，或者在每个图像的对象数量不同的情况下，这些方法通常会出现问题。
C-RAN——无线接入网架构优化 | 带你读《5G时代的承载网》之十八
C-RAN 是根据现网条件和技术进步的趋势，提出的新型无线接入网构架， 是基于集中化处理（Centralized Processing）、协作式无线电（Collaborative Radio）和实时云计算构架（Real-time Cloud Infrastructure）的绿色无线接 入网构架（Clean System）。其本质是通过实现减少基站机房数量，减少能耗， 采用协作化、虚拟化技术，实现资源共享和动态调度，提高频谱效率，以达到 低成本、高带宽和灵活度的运营。
重磅发布！飞天智算平台+全球最大智算中心
阿里云宣布正式推出全栈智能计算解决方案“飞天智算平台”，并启动两座超大规模智算中心，为科研、公共服务和企业机构，提供强大的智能计算服务，可将计算资源利用率提高3倍以上，AI训练效率提升11倍，推理效率提升6倍。