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【导读】 本文分析 YOLO11 在车辆检测上的性能。相比前代（YOLOv8/v10），YOLO11 通过架构改进提升了速度、精度和在复杂环境（小目标、遮挡）下的鲁棒性。使用多车型数据集测试表明，其精

【导读】 在无人机视觉领域，算法的鲁棒性需在动态视角、尺度变化、复杂背景的严苛环境下验证。UAVDT 与 VisDrone 作为全球公认的无人机视角双雄，以其大规模、多维度、高复杂度的特性，成为驱动目

【导读】 2025年计算机视觉与模式识别领域的顶级盛会CVPR刚刚落下帷幕！这场汇聚全球顶尖AI大脑的盛会，再次用无数令人瞠目结舌的突破宣告：我们眼前的世界，正被算法以超乎想象的方式重新定义。>>更多

【导读】 90%的YOLO模型性能问题源于数据准备不当！当你的检测模型在真实场景中漏检、误检或泛化失败时，问题可能不在算法本身，而是隐藏在数据预处理和增强的细节中。本文将拆解YOLO训练中最易被忽视的

【导读】 本文介绍了复旦联合腾讯优图发布高精度多模态数据集Real-IAD D³，并基于此数据集提出了一种创新的多模态融合检测方法，数据集已被CVPR 2025收录，并开源。>>更多资讯可加入CV技术

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何恺明团队最新研究出手，给火爆的扩散模型加了个「收纳整理」功能！无需修改模型结构、不增参数、不靠外部数据，仅需一个即插即用的正则化项——Dispersive Loss，就能让模型内部特征自动“排排坐”