CoovallyAIHub

这几年，3D 工业视觉走得很快，也走得有点累。 参数一路狂飙：像素更高、帧率更快、功率更猛、视角更广、体积更小。单看规格表，很难不让人兴奋。但真正把设备装上产线的人，往往会在几周后露出一种复杂的表情—

在计算机视觉领域，YOLO系列一直是速度和精度的代名词。但长期以来，所有YOLO模型都存在一个根本性限制：它们只能识别训练时见过的类别。 当面对新的物体类型——比如特殊的工业零件、罕见的植物病害或是特

红外成像领域的小目标检测一直是个技术难题——目标可能只是几个像素点，还常常淹没在复杂的云层、海面背景或者传感器噪声里。 为了解决这个难题，研究者们开始利用多帧时空信息，但新的问题随之而来：当摄像机或目

在追求模型规模的竞赛中，一个反直觉的事实正在发生：NVIDIA 的 C-RADIOv4 仅用 6.31 亿个参数就达到了 DINOv3 的 70 亿参数模型的性能。多教师蒸馏技术，正在彻底改变我们构建

近年来，Transformer 席卷了计算机视觉领域，从图像分类到目标检测，表现亮眼。然而，当任务从静态图像扩展到视频理解、动态场景分析时，Transformer 的“硬扛”模式开始显露出明显局限。最

近年来，随着生成式AI技术的突破，世界模型（World Models） 已成为自动驾驶与具身智能领域的核心研究方向。从文本直接生成驾驶视频，到可控的4D动态场景合成，当前模型已经能够产出视觉上足以“以

何恺明团队最近抛出的这篇工作，多少有点“把老问题直接掀桌子重来”的味道。他们提出的 **Pixel MeanFlow（pMF） **，在不借助潜在空间、不依赖多步采样的前提下，只用一次前向传播，就生成

人类在观察复杂场景时，通常会先快速扫视整体轮廓，形成初步认知，再集中注意力到关键区域进行细节分析。这种 “纵观全局-聚焦细节” 的两阶段认知机制被称为自上而下注意力（Top-down Attentio

工业视觉检测一直是智能制造领域的关键技术，而零样本异常检测（ZSAD） 更是被视为行业的“圣杯”——无需针对特定产线进行训练，即可直接投入使用的理想解决方案。然而，现有基于视觉语言模型（如CLIP）的