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发表了文章 2024-02-21
2024年YOLO还可以继续卷 | MedYOLO是怎么从YOLO家族中一步一步走过来的？
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发表了文章 2024-02-21
一文综述 | 万字文总结，近几年都有哪些语义分割模型用了Transformer方法呢？
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发表了文章 2024-02-21
BN层迎来升级版MABN | 轻轻松松几行代码帮你解决跨域问题，同时顺手涨点
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发表了文章 2024-02-21
中科大提出PE-YOLO | 让YOLO家族算法直击黑夜目标检测
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发表了文章 2024-02-21
模型压缩部署神技 | CNN与Transformer通用，让ConvNeXt精度几乎无损，速度提升40%
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发表了文章 2024-02-21
快7倍 | SpirDet基于降采样正交重参化+稀疏解码器有效减少延迟，同时提升小目标检测精度
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发表了文章 2024-02-21
多任务学习新篇章 | EMA-Net利用Cross-Task Affinity实现参数高效的高性能预测
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发表了文章 2024-02-21
YOLO+混合注意力机制 | YOLOv5再加4.3%才可以做对手，Transformer混合设计依旧可以卷
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发表了文章 2024-02-21
太强！AI没有落下的腾讯出YOLO-World爆款 | 开集目标检测速度提升20倍，效果不减
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发表了文章 2024-02-21
RecursiveDet | 超越Sparse RCNN，完全端到端目标检测的新曙光
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发表了文章 2024-02-21
YOLO落地部署 | 一文全览YOLOv5最新的剪枝、量化的进展【必读】
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发表了文章 2024-02-21
全新ViT Backbone | 混合卷积与Attention设计的SMT更快、更小也更强
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发表了文章 2024-02-21
全新AFPN出现 | 完胜PAFPN，堪称YOLO系列的最佳搭档
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发表了文章 2024-02-21
蔚来感知算法岗面经
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发表了文章 2024-02-21
Q-YOLOP来啦 | 一个具有量化感知全景驾驶感知模型
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发表了文章 2024-02-21
即插即用 | Lite-FPN让CenterNet系列再涨4个点（3D检测也适用）
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发表了文章 2024-02-21
深度学习模型加速：Pytorch模型转TensorRT模型
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发表了文章 2024-02-21
最新轻量化Backbone | FalconNet汇聚所有轻量化模块的优点，成就最强最轻Backbone
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发表了文章 2024-02-21
多传感器感知原理解读 | BEVFusion解读（二）
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发表了文章 2023-05-26
模型部署系列 | 一文告诉你AI模型QAT量化遇到震荡问题应该如何解决呢？（二）
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发表了文章 2023-05-26
模型部署系列 | 一文告诉你AI模型QAT量化遇到震荡问题应该如何解决呢？（一）
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发表了文章 2023-05-26
车道线模型落地技巧 | LGAD注意力蒸馏让模型更鲁棒（二）
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发表了文章 2023-05-26
车道线模型落地技巧 | LGAD注意力蒸馏让模型更鲁棒（一）
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发表了文章 2023-05-26
目标检测落地必备Trick | 结构化知识蒸馏让RetinaNet再涨4个点
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发表了文章 2023-05-26
基于YOLOv5改进再设计 | M2S全面提升小目标精度
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发表了文章 2023-05-26
模型落地困难？看看这个如何解决PTQ的振荡问题（二）
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发表了文章 2023-05-26
模型落地困难？看看这个如何解决PTQ的振荡问题（一）
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发表了文章 2023-05-26
YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP，远超YOLOv8（二）
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发表了文章 2023-05-26
YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP，远超YOLOv8（一）
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发表了文章 2023-05-26
超轻超快分割模型 | PP-MobileSeg 安卓手机就可以实时运行
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发表了文章 2023-05-26
即插即用模块 | RFAConv助力YOLOv8再涨2个点（二）
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发表了文章 2023-05-26
即插即用模块 | RFAConv助力YOLOv8再涨2个点（一）
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发表了文章 2023-05-26
Faster RCNN超快版本来啦 | TinyDet用小于1GFLOPS实现30+AP，小目标炸裂（二）
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发表了文章 2023-05-26
Faster RCNN超快版本来啦 | TinyDet用小于1GFLOPS实现30+AP，小目标炸裂（一）
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发表了文章 2023-05-26
目标检测提升技巧 | 结构化蒸馏一行代码让目标检测轻松无痛涨点（二）
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发表了文章 2023-05-26
目标检测提升技巧 | 结构化蒸馏一行代码让目标检测轻松无痛涨点（一）
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发表了文章 2023-05-26
首个完全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT | AI大模型落地加速还会远吗？（二）
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发表了文章 2023-05-26
首个完全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT | AI大模型落地加速还会远吗？（一）
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发表了文章 2023-05-26
联合训练2D-3D多任务学习 | 深度估计、检测、分割、3D检测通吃
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发表了文章 2023-05-26
部署技巧之PAGCP剪枝 | Yolov5/ResNet参数降低50%速度翻倍精度不减（二）
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发表了文章 2023-05-26
部署技巧之PAGCP剪枝 | Yolov5/ResNet参数降低50%速度翻倍精度不减（一）
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发表了文章 2023-05-26
CVPR2023部署Trick | 解决量化误差振荡问题，让MobileNetv2的能力超过ResNet家族（二）
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发表了文章 2023-05-26
CVPR2023部署Trick | 解决量化误差振荡问题，让MobileNetv2的能力超过ResNet家族（一）
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发表了文章 2023-05-26
小目标检测 | 即插即用 | YOLOv5可以这样升级
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发表了文章 2023-05-26
即插即用 | CEASA模块给你所有，小目标精度提升的同时速度也变快了（二）
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发表了文章 2023-05-26
即插即用 | CEASA模块给你所有，小目标精度提升的同时速度也变快了（一）
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发表了文章 2023-05-26
速度精度均超越SOLOv2 | 看FastInst如何实现最优秀的实例分割模型（二）
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发表了文章 2023-05-26
速度精度均超越SOLOv2 | 看FastInst如何实现最优秀的实例分割模型（一）
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发表了文章 2023-05-26
其实没有NMS检测也可以很强很快 | O2F样本匹配助力目标检测逃离NMS时代（二）
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发表了文章 2023-05-26
其实没有NMS检测也可以很强很快 | O2F样本匹配助力目标检测逃离NMS时代（一）
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发表了文章
2024-05-15
ADA-YOLO | YOLOv8+注意力+Adaptive Head，相对YOLOv8，mAP提升3%+118FPS
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发表了文章
2024-05-15
SORT新方法AM-SORT | 超越DeepSORT/CO-SORT/CenterTrack等方法，成为跟踪榜首
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发表了文章
2024-05-15
目标检测 | Soft Anchor匹配与事件相机检测相互成就，无label也不在话下
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发表了文章
2024-05-15
YOLO还真行 | 2D检测教3D检测做事情，YOLOv7让BEVFusion无痛涨6个点，长尾也解决了
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发表了文章
2024-05-15
ASF-YOLO开源 | YOLOv5范式永不言败，SSFF融合+TPE编码+CPAM注意力，再战精度巅峰！
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发表了文章
2024-05-15
一文综述，未来已来 | 视觉和大语言模型的未来是什么？必然结连理实现多模态大模型
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发表了文章
2024-05-15
部署必备 | 目标检测量化效果差不知道怎么解决？Cal-DETR带来更全面的分析基础！
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发表了文章
2024-05-15
ICCV 2023｜基于ViT的高效视频识别UniFormerV2开源，K400首次90%准确率！
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发表了文章
2024-05-15
YOLOD也来啦 | 优化YOLOv5样本匹配，顺带设计了全新的模块
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发表了文章
2024-05-15
远超YOLOP | 超轻超快的TwinLiteNet实现多任务自动驾驶感知
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发表了文章
2024-05-15
视觉Backbone怎么使用1/8的FLOPs实现比Baseline更高的精度？
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发表了文章
2024-05-15
UNet家族迎来最小模型U-Lite | 800K参数实现性能极限超车
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发表了文章
2024-05-15
CVPR 2023：把人放在他们的位置，把人自然地插到图像里
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发表了文章
2024-05-15
沈春华团队最新 | SegViT v2对SegViT进行全面升级，让基于ViT的分割模型更轻更强
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发表了文章
2024-05-15
实践教程｜旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
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发表了文章
2024-05-15
苹果发布革命性的操作系统VisionOS：这是从“sudo”到“Siri”的改变
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发表了文章
2024-05-15
一文全览 | 2023最新环视自动驾驶3D检测综述！
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发表了文章
2024-05-15
速度快4倍 | MIT&交大&清华联合提出FlatFormer，一个非常高效的Transformer方法
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发表了文章
2024-05-15
你有多久没看过人脸识别的文章了？X2-SoftMax开源，ArcFace与MagFace都黯然失色了
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发表了文章
2024-05-15
SAM究极进化版开源 | SAM与CLIP互相学习，带来最强Open-Vocabulary SAM，万物皆可
