新闻中心 
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01-23UniVision引入新一代统一框架：BEV检测与Occupancy双任务达到最先进水平！写在前面&个人理解近年来，自动驾驶技术中以视觉为中心的3D感知得到了迅猛发展。尽管3D感知模型在结构和概念上相似，但在特征表示、数据格式和目标方面仍存在...
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01-23深度残差网络像是由多个浅层网络组成的残差网络（ResNet）是一种深度卷积神经网络（DCNN），它的独特之处在于其能够训练和优化非常深的网络结构。它的提出对深度学习领域的发展产生了巨大的推动，并在...
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01-22SqueezeNet简介及其特点SqueezeNet是一种小巧而精确的算法，它在高精度和低复杂度之间达到了很好的平衡，因此非常适合资源有限的移动和嵌入式系统。2016年，DeepScale、加...
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01-22特征金字塔网络(FPN)的定义和作用是什么？特征金字塔网络（FPN）是一种用于物体检测和语义分割的深度神经网络。它通过在多个尺度构建特征金字塔，提取不同尺度下的物体特征，从而提高检测和分割的准确性。FPN...
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01-17更新版 Point Transformer：更高效、更快速、更强大！原标题：PointTransformerV3:Simpler,Faster,Stronger论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.10...
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01-11巡检无人机高效运行，无人机线路巡检的多角度巡视优势无人机线路巡检是通过无线电技术对巡检无人机进行远程控制的一项任务。这种巡检方法具有低成本、易于控制和小巧灵活等优势，在不同领域都得到了广泛的应用。特别是在输电线...
