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YOLOv2
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微小协同推理提升边缘设备上的目标检测性能
研究人员开发了一种用于改进小型边缘设备上的目标检测方法，特别是在存在遮挡的情况下。他们的方法结合了轻量级神经网络架构和TensorFlow Lite量化，并评估了两种协同推理策略：特征级融合和决策级融合。决策级融合，特别是使用加权框融合（WBF），表现出更优越的性能，在不对称遮挡设置下将准确率提高了高达0.27 mAP，并在多板部署中将帧级覆盖率提高了近30%。
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增强版YOLOv2模型改进了病毒和细胞斑块的检测
研究人员开发了一种增强版YOLOv2模型，用于检测生物医学图像中的病毒和小细胞斑块。该改进模型集成了特征金字塔网络（FPN）以实现更好的多尺度特征表示，以及一种可切换空洞卷积机制，以适应其对密集显微镜图像的感受野。该系统在小细胞斑块检测中达到了40.5%的平均精度均值（mAP），在FFU病毒斑块检测中达到了68%，证明了其在专业生物医学目标检测任务中的有效性。