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在人工神經網絡(ANN)的監督訓練中,智能體通過樣本進行學習 [56], [86]。智能體需要做出決策(已知正確答案),之后,使用誤差函數確定智能體提供...
受貴金屬助劑效率低、成本高的限制,實現現實的STH轉化需要高性能、高性價比的光催化劑。
在利用OpenVINO在英特爾處理器上實現1000+ FPS性能
作為目標檢測領域著名的模型家族,you only look once (YOLO) 推出新模型的速度可謂是越來越快。
PointNet++是Charles R. Qi團隊在PointNet論文基礎上改進版本,其核心是提出了多層次特征提取結構,有效提取局部特征提取,和全局特征。
RT-DETR用114FPS實現54.8AP遠超YOLOv8
最近,基于Transformer的端到端檢測器(DETR)已經取得了顯著的性能。然而,DETR的高計算成本問題尚未得到有效解決,這限制了它們的實際應用,...
助力移動機器人下游任務!Mobile-Seed用于聯合語義分割和邊界檢測
精確、快速地劃定清晰的邊界和魯棒的語義對于許多下游機器人任務至關重要,例如機器人抓取和操作、實時語義建圖以及在邊緣計算單元上執行的在線傳感器校準。
Focus-DETR:30%Token就能實現SOTA性能,效率倍增
目前 DETR 類模型已經成為了目標檢測的一個主流范式。但 DETR 算法模型復雜度高,推理速度低,嚴重影響了高準確度目標檢測模型在端側設備的部署,加大...
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