语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉中的一项基本任务。与单张图像分类任务相比，语义分割相当于是像素级别上的分类任务。语义分割为许多下游应用特别是近几年来的智能驾驶技术的落地提供了可能。
2023-06-20 16:37
端侧场景通常对模型推理的实时性要求较高，但大部分轻量级的Vision Transformer网络仍无法在已有边缘侧/端侧AI设备（CPU、NPU）上达到轻量级CNN（如MobileNet）相媲美的速度。为了实现对ViT模型的实时部署，微软和港中文共同在CVPR2023提出论文《EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention》。
2023-05-26 10:30
目标检测作为计算机视觉应用的基础任务，一直备受行业应用重点关注。从最早学术界的Two-Stage方案Faster-RCNN，到首个利于工业界高效率部署的One-Stage方案SSD（Single Shot MultiBox Detector），最后发展到这两年大家非常熟悉的YOLO系列（v1/v2/v3/v4/v5/v6/v7/v8/x……），这一系列经典检测器方案主要是基于卷积神经网络（CNN）作为特征提取的Backbone，然后使用手工组件Anchor-Base（Faster-RCNN、SSD、YOLOv1-v7）或者Anchor-Free（YOLOv8、YOLOX）加上非最大抑制（NMS）来筛选出最终目标框。然而Anchor-Base或Anchor-Free的两种方案都利用非最大抑制进行后处理，这给经典检测器带来了推理性能的瓶颈。此外，由于非最大抑制不使用图像信息，因此在边界框保留和删除中有各式NMS原理带来的问题。
2023-05-15 14:27
最近一段时间，基于Transformer网络结构的视觉大模型呈现出爆发式增长，继Segment Anything（SAM）之后，Meta AI再次发布重量级开源项目——DINOv2。DINOv2可以抽取到强大的图像特征，且在下游任务上不需要微调，这使得它适合作为许多不同的应用中新的Backbone。
2023-06-30 10:07
目标检测是计算机视觉领域一项重要的任务。开集目标检测（Open-set Object Detection）与闭集目标检测（Closed-set Object Detection）是目标检测领域的两个概念。
2024-04-17 15:36
2024年是大模型在边缘侧&端侧落地的第一年。从这一年开始，头部手机厂商在自己的旗舰机型中内置了3B以下的本地大模型，证明了3B以下大模型的商业落地可行性。
2024-12-23 16:39
本文首先介绍了GTX650和GTX650ti两者之间的区别，其次介绍了GTX650基本信息参数，最后介绍了GTX 650Ti规格参数与特点。
2018-05-14 14:08
超声波遥控是利用超声波来传送指令的遥控，可以应用于需要遥控、遥测的场合。采用AX5326与AX5327构成的遥控系统具有体积小、功耗低、功能强大、抗干扰能力强、成本低等优点。
2020-04-22 09:46
Imagination公司日前基于其神经网络加速器(NNA)架构PowerVR 2NX推出了两款全新的神经网络内核AX2185和AX2145，其设计目的是在极小芯片面积上以极低功耗实现神经网络高性能计算。
2018-06-20 10:50
本文首先详细阐述了如何gtx650ti驱动版本，其次介绍了gtx650ti外形及功耗温度，最后介绍了gtx650ti硬件参数。
2018-05-14 16:10
