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YOLOv11n
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新的OWL框架为航空野生动物调查设定了SOTA
研究人员开发了架空野生动物定位器（OWL），一个用于航空野生动物调查的新型弱监督框架。OWL提供三种变体——OWL-C、OWL-T和OWL-D，每种都针对不同的调查条件进行了定制，从稀疏的固定翼飞机图像到密集的无人机数据。OWL-D变体利用了一个冻结的DINOv3 ViT-H+/16编码器，在多个数据集上取得了最先进的性能，并已成功应用于真实的北美驯鹿普查，证明了其运行就绪性。该项目还发布了用于北美驯鹿调查的代码、模型权重和新的标注数据集。
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CADENet 提升自动驾驶汽车在恶劣天气下的感知能力
研究人员开发了 CADENet，这是一个旨在提高自动驾驶汽车在雨、雾、雪等恶劣天气条件下物体检测能力的新系统。该系统采用三线程方法，可在不引入延迟的情况下提高图像质量，这对于实时安全要求至关重要。CADENet 利用条件自适应增强和 CLIP 零样本天气分类，使其能够在无需重新训练的情况下适应新的天气类型。