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AI 视界引擎
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耶鲁大学SurgVeo: 探索外科医生离手术世界模型还有多远?零样本手术视频生成专家评估!
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「AI视界引擎」公众号不仅致力于分享AI视觉与大语言模型的前沿科技,还将成为连接业界专家、学术界和广大读者的桥梁。我们将提供最新的研究进展、技术突破、应用案例以及产业动态,让您及时了解AI领域的最新动态。
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3招攻克多模态融合痛点:动态对齐 + Mamba + 场景适配 !
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MirrorSAM2:深度感知驱动的RGB-D视频镜像自动分割框架 !
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比YOLOv8更小更准:YOLO-ROC用70%瘦身换2%mAP跃升,精度暴增16.8%
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Transformer:学习稳定性与记忆能力的差异化调控研究 !
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FreDFT 可见光-红外目标检测的频域融合Transformer !
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MK-UNet横空出世:超轻量级多核U形CNN,图像分割性能超越TransUNet与UNeXt !
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MICCAI 2025 | Co-Seg: 互学互助, 协作学习框架实现组织与细胞核精准分割 !
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从样本效率到通用智能:RL四大创新方向全解析,161篇论文资源大放送!
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基于热图像检测的混合 CNN-BYOL 方法!
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165个即插即用模块来袭!注意力/卷积/多模态融合全面革新,医学图像任务精度暴涨!
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静态图像训练动态模型, 引导扩散模型精准分离, Adapter+CS-CFG双剑合璧超越现有Baseline !
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NAS新视角:图神经网络驱动的通用架构空间,混合卷积与Transformer性能跃升!
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目标检测新蓝海,四大创新方向深度拆解,含开源代码+数据集 !
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LoRA-PAR分区训练实现参数用量减半,性能提升达SOTA标准 !
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多模态方向研究现状(附脉络梳理&论文案例)!
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TextureSAM:基于纹理增强与渐进微调的分割模型,突破形状偏好实现纹理主导分割 !
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具有重叠区域一致性约束的无监督组织病理学图像语义分割 !
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Mamba-OTR:高效在线物体拿起释放检测模型,解决标签不平衡与稀疏标注挑战 !
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YOLO 不止检测,从注意力机制到 Mamba 113篇论文+20+数据集+5大类改进方向,从理论到落地一应俱全!
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