「学术检测」共找到 344 篇相关文章
极端天气也不怕漏检！RDA-YOLO：面向微小绝缘子缺陷检测的鲁棒动态自适应网络
文章指出传统绝缘子检测方法面临人工巡检效率低、小目标检测难等挑战，现有YOLO系列算法也有局限。为此提出RDA - YOLO网络，在YOLOv8基础上有三项创新，实验显示其精度、速度和极端天气鲁棒性表现出色。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
清华孙茂松团队 × 深言科技：以解释作为训练信号，让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型
大语言模型幻觉问题待解，成本与算力需求攀升。清华孙茂松团队联合深言科技提出FaithLens模型，把幻觉检测提升为整体评估，以解释作为训练信号，8B模型在多任务上超闭源大模型。
AI顶会反噬整个学术圈！「不发表就会死」，NeurIPS爆仓，博士年肝4.5篇大崩溃
NUS研究者指出，NeurIPS等AI顶会投稿量激增，正反噬学术圈。当前模式存在结构性危机，如学术产出泡沫化、环境代价高、研究者心理负荷大等。为此，他们提出“社区联邦会议”（CFC）模型以解决问题。
小目标检测难点分析和解决策略
文章基于24年综述论文，分析小目标检测难点，如特征不足、难区分背景等，还给出主流改进方法，涉及数据增强、特征提取、特征融合、损失函数、训练策略等方面，介绍多种算法及效果。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
AI Spot 学术分享会丨ICLR 2026 深度推理专场
当大模型走向深度推理，ICLR 2026 汇聚全球顶尖成果。OpenMMLab 等联合发起 AI Spot ICLR 2026 学术分享会，5 月 14 日 19 点直播，聚焦模型‘慢思考’，嘉宾将解读四大核心技术。
150%训练效率提升：感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践，总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构，分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法，还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
学术海报不用愁，一句话精准自动编辑，华东师大开源APEX
华东师范大学Planing Lab提出APEX框架，能通过自然语言指令实现学术海报局部可控编辑，引入「审查—调整」机制提升可靠性。还构建APEX - Bench评估，实验显示APEX优于其他方法。
揭秘 | 桥梁缺陷检测新突破：模型压缩42%，精度几乎不掉
全国公路桥梁超百万座，传统人工巡检效率低且有安全风险，现有深度学习检测模型体积大、计算量高。研究团队提出LBSD - YOLO网络，通过创新实现轻量化，实验显示模型瘦身但性能不减，有重要应用价值。