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Fast R-CNN
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脉冲神经网络为自主水下航行器提供高能效目标检测
研究人员开发了SpikeYOLO，一种新颖的脉冲神经网络（SNN），专为前视声纳图像中的高能效目标检测而设计。与YOLOv8m等传统卷积神经网络（CNN）相比，该方法可显著节省能源。在UATD数据集上，SpikeYOLO T=2实现了3.3倍的理论计算能耗，同时保持了具有竞争力的准确性。SNN在噪声鲁棒性方面也表现出色，并在特定数据集上优于其他CNN基线，使其成为功耗受限的自主水下航行器的有前途的解决方案。
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大型视觉-语言模型在SOTIF合规的自动驾驶车辆目标检测方面展现出潜力 · 跟踪2个来源
一项新的研究论文评估了大型视觉-语言模型（LVLMs）在自动驾驶系统中的二维目标检测能力，重点关注预期功能安全（SOTIF）条件。该研究使用了PeSOTIF数据集，将包括Gemini 3在内的十个LVLMs与YOLOv5和RT-DETRv4等专用检测器进行了比较。结果表明，在自然退化条件下，顶尖的LVLMs展现出更高的召回率和与专用检测器相当的性能，尽管在特定扰动下，后者的几何精度仍具有优势。