一项针对 AI City Challenge 2026 的研究，使用冻结的 RF-DETR-Large 检测器探索了跨城市目标检测。研究发现，在冻结参数的情况下，以更高分辨率（1120x1120）进行推理（在 704x704 下训练），在测试的配置中产生了最佳的聚合 AP 分数。这种方法在没有进行任何参数更新的情况下，对小型和中型目标显示出显著的提升。 AI
影响 这项研究展示了一种在不重新训练的情况下，提高不同城市环境中目标检测泛化能力的方法。
排序理由 学术论文，详细介绍了针对特定挑战的研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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