目标检测

摘要：随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测技术取得了显著的进展。在实际应用中，模型往往需要面对不断变化的环境和数据。为了使模型能够适应这些变化，持续学习（Incremental Learning）技术应

摘要：随着深度学习在目标检测领域的广泛应用，标注数据的质量和数量对模型性能有着至关重要的影响。本文将围绕AI大模型的目标检测任务，探讨一种基于主动学习的标注数据高效选择策略，通过优化标注数据的选择过程，提高模型训练

摘要：随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测技术取得了显著的进展。高质量标注数据的获取往往成本高昂且耗时。半监督学习作为一种有效的数据增强方法，通过利用未标注数据来提高模型性能。本文将围绕目标检测中的半监

摘要：随着人工智能技术的不断发展，目标检测在计算机视觉领域扮演着重要角色。传统的目标检测方法通常依赖于大量标注数据，但在实际应用中，未知类别或新类别的目标检测成为一大挑战。本文将围绕AI大模型在零样本检测（Zero

摘要：随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测技术取得了显著的进展。传统的目标检测模型在处理不同规模和复杂度的图像时，往往需要固定的计算资源分配。本文提出了一种基于动态网络的目标检测方法，通过自适应计算资源

摘要：随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测技术取得了显著的进展。高分辨率特征在目标检测中扮演着至关重要的角色，而特征金字塔（Feature Pyramid）和跨层融合（Cross-Layer Fusio

摘要：随着深度学习技术的不断发展，目标检测在计算机视觉领域取得了显著的成果。传统的目标检测方法往往只关注目标的边界框检测，而忽略了目标的语义信息。为了提高检测的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于多任务学习的目标检测

摘要：随着深度学习技术的不断发展，目标检测在计算机视觉领域取得了显著的成果。本文将围绕AI大模型目标检测中的掩码建模（自监督特征学习）预训练技术进行探讨，分析其原理、实现方法以及在实际应用中的优势。 一、 目标检测

摘要：随着深度学习技术的不断发展，目标检测在计算机视觉领域取得了显著的成果。对比学习作为一种有效的特征学习方法，在目标检测任务中展现出巨大的潜力。本文将围绕AI大模型目标检测，探讨对比学习（实例判别/特征对齐）的应

摘要：随着人工智能技术的快速发展，目标检测作为计算机视觉领域的重要应用，在安防监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。传统的集中式训练方式在数据隐私保护和分布式训练方面存在一定的局限性。本文将围绕联邦学习在目标检测