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COCO数据集

ICCV 2025 AFOG:当注意力机制成“内鬼”,巧妙瓦解目标检测Transformer

2025年8月8日23时 作者 极市干货

佐治亚理工团队提出AFOG,一种基于可学习注意力机制的对抗性攻击方法,成功提升大型目标检测Transformer模型攻击成功率最高达83%,同时扰动更小、更难察觉。

分类 学术 标签 AFOG方法、 COCO数据集、 mAP降低、 佐治亚理工、 大型目标检测、 对抗注意力机制 发表评论

YOLO已经悄悄来到v12,首个以Attention为核心的YOLO框架问世

2025年2月22日16时 作者 机器之心

多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,

分类 学术、 资讯 标签 COCO数据集、 YOLOv12、 区域注意力机制、 实时目标检测、 模型优化、 简化架构设计 发表评论

超图计算+目标检测,性能新SOTA!清华发布Hyper-YOLO:用超图捕捉高阶视觉关联

2024年12月12日12时 作者 新智元

Hyper-YOLO通过超图计算提升了目标检测性能,尤其在复杂场景下识别中小目标更出色。

分类 资讯 标签 COCO数据集、 Hyper-YOLO、 mAP、 Yifan Feng、 清华大学、 高阶信息传播 发表评论

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