AI资讯新闻榜单内容搜索-目标检测

关键词: D-FINE,AI,模型训练,人工智能

在当前内卷严重的实时目标检测 (Real-time Object Detection) 领域，性能与效率始终是难以平衡的核心问题。绝大多数现有的 SOTA 方法仅依赖于更先进的模块替换或训练策略，导致性能逐渐趋于饱和。

关键词: 自动驾驶,多模态,端到端,E2E-MFD

西安电子科大、上海AI Lab等提出多模态融合检测算法E2E-MFD，将图像融合和目标检测整合到一个单阶段、端到端框架中，简化训练的同时，提升目标解析性能。 相关论文已入选顶会NeurlPS 2024 Oral，代码、模型均已开源。

关键词: SOTA,沈向洋,视觉识别,AI,AI视觉

目标检测领域，迎来了新进展—— Grounding DINO 1.5，IDEA研究院团队出品，在端侧就可实现实时识别。

关键词: AI视觉,模型训练,scaling,EfficientTrain++,AI算法

近年来，「scaling」是计算机视觉研究的主角之一。随着模型尺寸和训练数据规模的增大、学习算法的进步以及正则化和数据增强等技术的广泛应用，通过大规模训练得到的视觉基础网络（如 ImageNet1K/22K 上训得的 Vision Transformer、MAE、DINOv2 等）已在视觉识别、目标检测、语义分割等诸多重要视觉任务上取得了令人惊艳的性能。

关键词: YOLOv9,实施检测,可编程梯度信息,PGI

距离YOLOv8发布仅1年的时间，v9诞生了！

关键词: YOLOv9,深度学习,大模型训练,AI算法

继 2023 年 1 月 YOLOv8 正式发布一年多以后，YOLOv9 终于来了！