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想象一下这样的场景：自动驾驶汽车行驶在暴雨中，挡风玻璃上的雨刷疯狂摆动，摄像头捕捉到的画面已经模糊不清。但车辆的检测系统依然信心满满地告诉你——前方道路“一切正常”。这听起来有些科幻，却是在真实世界中

有一个变化，正在悄悄发生。 它没有体现在排行榜上，也没有写在 SOTA 的红字里，但你一旦意识到，就很难再忽视。 在越来越多系统里，计算机视觉不再是“核心模型”，而是一个被调用的感知模块。 你会发现论

当AI画作已能以假乱真，人类如何守住现实边界？新一代检测框架通过建模“真实本身”实现超人级鉴别能力。 近日，中国科学院自动化研究所、清华大学、华中科技大学及腾讯优图实验室等团队联合提出了一项突破性的A

最近有一项研究让我十分好奇，它似乎在尝试翻转我们熟悉的剧本——不是用人工智能去“分析”社区，而是让社区来“教会”人工智能如何看世界。这听起来像是一种充满温度的技术民主化实验。 通常，当我们谈论机器学习

​ 在多模态大模型飞速发展的今天，CLIP作为连接视觉与语言的“基石”依然发挥着重要作用。然而，随着应用场景的深入，研究人员逐渐发现CLIP的文本编码器已经成为整个系统的瓶颈：不仅受限于77个Toke

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