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Qwen3 技术报告解读 | 开源模型新纪元,全面刷新开源模型极限
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书童带你领略视觉前沿之美,精选科研前沿、工业实用的知识供你我进步与学习!
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目标检测135个前沿算法模型汇总(附源码)!
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RL颠覆视觉传统 | VisionReasoner 首提统一框架,检测/分割/计数3类任务超越YOLO-World等专用模型
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MCP&RL系统学,打榜赛尽情玩!书生大模型实战营第5期课程玩法双升级,火热报名中
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SAM 2机制拆解 | 逐阶段噪声过滤+复杂变换抗干扰,实战场景分割精度跃升
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CLIP架构再升级 | DiffCLIP利用差分注意力精简参数,零样本任务性能跃升,计算开销近乎零
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AsymLoRA革新多模态微调 | 非对称双投影兼顾冲突与共性,基准效率双突破
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SAM突破多模态分割 | SAM2+语义记忆模块,实现跨模态语义理解登顶DELIVER
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HGO-YOLO 突破硬件限制 | 仅 4.6MB 参数实现 87.4% 精度+56 FPS 实时检测
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清华开源 YOLOE | 完美超越 YOLO-World v2,实现又快又准地看 Anything !!!
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OmniSAM 全景分割 | 分块记忆+原型对齐,79.06%精度弥合视场差距
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CoMP持续预训练技术 | 多尺寸视觉输入无缝适配,跨模态对齐驱动VFM性能跃升,多任务指标全面突破
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突破SAM量化难题!中科院自动化所提出SAQ-SAM,通过感知裁剪+Prompt重建,4-bit精度提升11.7%
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英伟达SAMEO革新无模态分割 | SAM灵活适配+30万合成数据,零样本性能登顶COCOA-cls
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小目标检测新方案 YOLOMG | 运动差异图+双模态融合,复杂场景小目标检测依旧能够登顶SOTA
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武汉大学提出 SimROD | 突破检测瓶颈!GGE模块+通道优化,效率超越SOTA方法
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DyT 颠覆归一化 | 无需归一化层的Transformer依然能够实现跨视觉语言任务性能SOTA
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超越 YOLOv9 和 RT-DETR | CPLOYO设计C2f双模块+KAN网络,提高检测精度,并增强泛化能力
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复旦联合多机构提出TokenCarve | 突破多模态压缩瓶颈!信息双阶段策略,22.2% Token实现1.23倍加速
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Attention-IoU | 破解CV模型偏见黑箱,注意力图透视隐藏变量,突破数据集偏差检测边界
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