算法论文8
双分支 YOLO11:精准抓非法捕捞暗船
机器学习AI算法工程
AI 摘要
论文聚焦暗船检测抓非法捕捞。提出双分支 YOLO11 模型,利用夜光遥感数据,经预处理和优化训练,测试指标优,规模化应用检出 3.1 万艘船,暗船率 77.3%,还呈现时空规律。
阅读原文 · 机器学习AI算法工程
夜光影像里的"暗船":双分支 YOLO11 如何用抓非法捕捞
非法捕捞的暗船常关掉 AIS 隐身,难被传统手段监控。论文提出双分支 YOLO11,通过夜光遥感数据精准检测,还设计预处理流程,在测试集表现优,规模化应用也得到暗船率等成果。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文9
苹果LensVLM:长上下文的放大镜
本文介绍苹果基础大模型团队与杜克大学联合提出的LensVLM方案,针对长上下文压缩易丢失关键信息的痛点,提出将长文本压缩为图像、模型按需展开细节阅读的新思路,相关研究已被NeurIPS 2026接收,公开了模型、代码与可体验Demo。
机器之心
算法论文8
Token压缩率飙升60% 大模型分词革新
当前大模型效率优化多聚焦降低单位Token计算存储开销,本文解读arXiv新预印论文,针对传统BPE分词的固有局限,提出CNF-MCE分词框架,可大幅提升Token压缩率,开辟大模型效率优化新路径。
InfoQ
算法论文8
清华Jev-LDE:一次编辑暴涨ICL准确率
清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习(ICL)中示例选择成本高、效果不佳的问题,提出Jev-LDE方法,仅对初始检索示例做一次局部编辑,即可大幅提升1-shot准确率,推理成本增量很低。
机器之心
算法论文9
PoS破解Agent任务停滞难题
智能体执行长程任务时常出现持续行动却无实质进展的「信念受困」问题,南开大学联合阿里云等机构提出PoS方法,通过显式维护信念状态、检测受困并针对性恢复,在多基准任务中显著提升效果,代码已开源。
机器之心