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YOLOv5u
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新的黑盒攻击方法ColorFD针对遥感目标检测器
研究人员开发了ColorFD，一种新颖的、用于遥感目标检测的黑盒物理对抗性攻击方法。该方法利用多个纯色补丁，通过差分进化优化其位置和颜色。ColorFD在对抗YOLOv3u、YOLOv5u和Faster R-CNN等检测器方面表现出有效性，优于现有的黑盒补丁攻击，并与白盒方法保持竞争力。实际世界实验证实了这些优化补丁从数字模拟到真实世界成像条件的迁移能力。
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YOLO26 基准测试：边缘 AI 性能因硬件和数据而异
一项新的基准研究评估了 YOLO26 目标检测架构在水产养殖边缘部署方面与前代模型 YOLOv5u、YOLOv8 和 YOLO11 的对比。虽然所有模型在有足够训练数据的情况下都达到了可比的检测精度，但在数据效率和推理性能方面出现了显著差异。YOLO26 nano 变体在 Raspberry Pi 5 上展现了最高的推理速度，而 YOLOv5mu 在基于 CPU 的硬件上表现最佳。研究结论认为，实际边缘 AI 应用的模型选择应在考虑架…