最新的CerberusDet框架为对象检测提供了一种灵活的解决方案。该框架通过在单一模型中结合多个任务头，基于YOLO架构进行工作。这种多头模型的设计不仅优化了对象检测的性能，同时也提高了处理速度和效率。通过这种方...

研究人员升级了流行的YOLO对象检测器，推出了YOLO-World，首次引入了开放词汇检测的概念。这种方法结合了视觉语言建模和大规模数据集训练，使其能够快速且准确地识别大量对象，即使在未特定训练的场景中也能表现出色...

近日，一种新的Temporal Dilated Video Transformer (TDViT)技术被发布，旨在提高稠密视频任务的分析能力，如逐帧视频对象检测。该技术采用多头自注意力机制，可进行多层次、多尺度的特征提取，同时利用空间和时间的...

这个GitHub仓库公布了两个重要贡献：RDVS数据集，包含丰富多样的RGB-D视频场景，以及DCTNet+，一种专门用于RGB-D视频对象检测的网络，配备了创新功能，以精确预测和改进现有模型的性能。