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YOLOv26
YOLOv26
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新的高斯空间先验增强了手术视频目标检测能力
研究人员开发了一种名为高斯空间先验（GSP）的新方法，用于改进手术视频中的目标检测，特别是识别腹股沟疝修复术中的解剖结构。该GSP模块将参数化偏差注入DAB-DETR模型的自注意力机制，利用解剖结构之间受约束的空间关系。GSP模块显著增强了对上腹部血管等较小、视觉上模糊结构的检测能力，其性能优于DAB-DETR和YOLOv26等现有方法。
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新管线生成合成工业缺陷以扩充稀缺的真实世界数据
研究人员开发了 SynSur，一个用于生成合成工业表面缺陷的端到端管线，以解决缺陷检测中标记数据稀缺的问题。该管线结合了视觉语言模型、LoRA 适配的扩散模型和掩码引导的图像修复技术，以创建逼真的缺陷样本。实验表明，虽然合成数据本身不能替代真实数据，但当与现有数据集结合使用时，可以提高性能，尤其是在改进训练方案和跨域迁移方面。