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轻量级显着对象检测的比例自适应网络
显着对象检测（SOD）广泛用于运输中，例如道路损坏检测，辅助驾驶等。但是，由于其大量计算和参数，重量级草皮方法很难在计算能力低的情况下应用。大多数轻型SOD方法的检测准确性很难满足应用程序要求。我们提出了一个新颖的轻质尺度自适应网络，以实现轻质限制和检测性能之间的权衡。我们首先提出了比例自适应特征提取（安全）模块，该模块主要由两个部分组成：多尺度特征交互，可以提取不同尺度的特征并增强网络的表示能力；和动态选择，可以根据输入图像根据其贡献自适应地分配不同的权重。然后，基于安全模块，设计了一个轻巧和自适应的骨干网络，并结合了多尺度特征聚合（MFA）模块，将规模自适应网络与比例自适应网络相结合。我们在六个公共数据集上对模型进行定量和定性评估，并将其与典型的重量级和轻量级方法进行比较。只有2.29 M参数，它可以在GTX 3090 GPU上实现62 fps的预测速度，远远超过其他型号，并且可以保证实时性能。模型性能达到了一般重量级方法的性能，并超过了最先进的轻量级方法。
什么是yolov6？对对象检测模型
这项工作将深入探索Yolov6对象检测模型，专注于其设计框架，优化技术和检测功能。yolov6的核心元素由有效的主链组成，用于鲁棒特征提取和用于无缝特征聚合的rep-pan颈部，以确保高性能对象检测。在可可数据集上进行了评估，yolov6- n在NVIDIA TESLA T4 GPU上以1187 fps的形式获得37.5％的AP。yolov6-s在484 fps处达到45.0％的AP，在同一类中，诸如PPYOLOE-S，YOLOV5-S，YOLOX-S和YOLOV8-S之类的模型都超过了模型。此外，Yolov6-M和Yolov6-L在保持与其他检测器的可比推理速度的同时，还显示出更好的准确性（50.0％和52.8％）。具有升级的主链和颈部结构，Yolov6-L6实时提供最先进的精度。
满意度和遵守对象 -
家庭健康物理疗法在家庭环境中的PT适应了患者的生活条件和可用资源的方法。对于从髋关节置换手术中恢复的患者，PT可能：•进行初始评估，指出诸如家庭布局和潜在危害的因素以及宽松的地毯或楼梯。•使用家用物品制定锻炼计划（例如，使用坚固的椅子进行坐姿锻炼或墙壁进行平衡训练）。•专注于功能训练，例如在楼梯上航行，改善熟悉空间中的步态模式或安全地进出床或椅子。•应对特定于患者的挑战，例如优化其环境以降低跌落风险或教学能量节能技术。•培养更个人的融洽关系，帮助建立在不太正式的环境中依从性的信任和动力。这两种设置都要求PTS使用临床专业知识，解决问题和以患者为中心的护理。差异在于工具，环境和重点区域，每个工具，环境和焦点区域都根据相应设置的独特优势和局限性进行量身定制。
考虑最佳传感器放置的考虑因素，以提高准确的对象定位，以定位于城市空气流动
先前对物体定位的研究表明，传感器放置和对齐在达到追踪城市空气流动性工具的估计位置的较高准确度中起着重要作用。通常，由于两者之间的重叠不确定性区域较小，地面节点观测矢量之间的近乎正交的相交导致了最高的精度。这适用于通过接地节点摄像机角度观测以及通过地面节点距离测量的三角剖分。但是，通过有限数量的静态基础节点和要本地化的移动对象的网络，这种简单的概念不容易实现。该案例研究进行了敏感性分析，并探讨了如何在这种情况下实现更高估计准确性水平的实用方法。
自动驾驶汽车中实时对象检测的深度学习
近年来，自动驾驶汽车的发展迅速发展，这是由于人工智能和深度学习的进步所推动。这些技术正在彻底改变车辆如何感知和与周围环境相互作用，从而为更安全，更有效的运输系统奠定了基础。自动驾驶汽车依靠传感器，相机和计算模型的复杂相互作用来实时解释其环境。在这些组件中，对象检测起着关键作用，充当车辆的“眼睛”，以识别和应对障碍，交通状况和道路信号。这些系统的安全性和效率的关键组成部分是实时对象检测，它可以准确地识别和定位必需物体，例如行人，车辆，车辆，车辆，交通范围，以及动态驾驶的环境，以及动态的环境，以及一个动态驾驶。但是，挑战在于在高度动态和不可预测的道路条件下达到速度和准确性。传统的计算机视觉技术通常很难满足实时处理的需求，从而导致延迟或错过的检测，这可能会危及乘客安全性。这项研究通过引入基于Yolov8的深度学习模型来解决这些问题，专门针对对象检测的速度和准确性进行了优化。Yolov8代表“您只看一次”（Yolo）系列的下一代，该系列以其效率和实时性能而闻名。在各种城市和农村场景中进行的广泛模拟表明，Yolov8的表现优于Alexnet，Densenet，Vggnet，Igcnet和Resnet等建筑。具体来说，它的精度为81.98％（至少比其他模型高1.94％），同时还显示了更快的处理时间。这项研究强调了YOLOV8提供的检测效率和可靠性的实质性提高，增强了其适合于增强自动驾驶汽车系统安全性和可靠性的可靠性。通过解决实时对象检测中的关键挑战，这项研究促进了使自动驾驶汽车成为更安全，更实用的替代方案的更广泛目标。
Jacqueline Jones对象组织：N/A关键问题
苔藓谷塑料回收设施。书面提交，以反对plasrefine设施。Jacqueline Kerfoot博士（Jackie Jones）22/11/24。我的名字叫杰奎琳·琼斯（Jacqueline Jones），我是莫斯谷（Moss Vale）的居民，距拟建的plasrefine遗址2.7公里。我是2个十几岁男孩的母亲，他们经常距离该网站1.2公里的拉基公园的板球网。我们定期与我们的狗古斯（Dog Gus）一起走在Moss Vale和Cecil Hoskins的街道上，并搬到高地，以进行清洁的空气和开放空间。我也是Jacqueline Kerfoot博士，这是一位姑息治疗专家医生，拥有20多年的经验，以治疗所有年龄段的成年人，患有无法治愈的疾病，例如晚期癌症，器官疾病和神经退行性疾病，例如帕金森氏病，运动神经元疾病和痴呆症。我想强烈反对在拟议场所进行的plasrefine塑料回收设施，因为我认为健康，社会和环境风险太高了。健康：世界正在努力微塑料的影响，当我们试图了解这些普遍存在污染物的人类健康影响时，欧洲，美国和亚洲的主要卫生机构都有大量的研究和评论。有许多基于动物和细胞的研究研究了有关健康影响的微塑料，并且可能在人类中发生，但是可靠的研究小组中有什么人类研究。在南美研究中，在尸检中检查人尸体的一项研究中，它们的浓度增加。（5）塑料受害的证据通常更为广泛。研究人员发现，微塑料可以通过摄入，吸入或通过皮肤进入我们的身体，进入我们的器官并积累，它们是在血液，母乳，唾液，胎盘，睾丸，心脏，肝脏，肝，肾脏，肾脏和大脑中发现的。(1) Investigators studying a model of human intestinal cells looking at how microplastics might be absorbed in the GUT found their impact on GIT (gastrointestinal) cells found nanoplastics can enter the nucleus inside cells, and contribute to pro -inflammatory activity that could be detrimental to cells (2,3) In the Placenta study titled concerningly- “Plasticenta” Published in 2021 from a group in意大利，在胎盘的母体和胎儿边和羊膜袋中发现了有色的微塑料。研究人员感到震惊，他们可以越过保护胎儿的胎盘障碍，并得出结论，微塑料携带的物质充当内分泌干扰物，这些物质可能会通过在发育过程中改变母亲和胎儿之间的信号来引起长期健康影响。（4）今年3月在《新英格兰医学杂志》上发表的一项心脏研究 - 在冠状动脉动脉粥样硬化斑块中发现了304例研究的微型塑料中的150名患者，随着堵塞的障碍，在34个月进行的34个月后，较高的微塑料患者处于心脏病发作，Streoke，Streoke和死亡的风险更高。阿德莱德大学卫生与医学科学学院和Mineroo基金会发表了（4）今年5月在“毒理学科学”上发表的一项进一步的研究研究了人类和狗睾丸中的微塑料，发现了12种不同的人和狗睾丸样品中最常见的PE和PVC的微型塑料，当他们继续研究狗时，狗在某些微塑料中具有统计学上的显着降低。
基于激光雷达的机器人检查电源线的对象识别
摘要：本文使用在自主机器人中实现的光检测和范围传感器提出了一种新技术，用于对高压传输线（LARA）的多模式预测检查。该方法通过使用人工智能技术提供垂直感知并分类传输线组件，从而增强了机器人的功能。基于激光雷达的系统着重分析对象的二维（2D）切片，减少数据量并提高计算效率。对象分类是通过计算2D切片中的绝对差异来创建唯一签名来实现的。当在真实机器人上使用Raspberry Pi上的K-Nearest邻居网络进行实验评估时，该系统在线性运动实验中准确检测到的对象，例如减震器，信号和绝缘体。结果表明，这种方法显着提高了Lara识别电力线组件，达到高分类精度并具有先进自主检查应用的潜力。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间 通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化... ct-lvi：一个朝着连续的激光 - 视觉的框架... AI和大型模型的基础 对象重新识别的功能聚合和连接性 混合现实可视化和人脑的交互式血流动力学计算 Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
估计相机和激光雷达之间的相对姿势对于促进多代理系统中复杂的任务执行至关重要。尽管如此，当前的方法论遇到了两个主要局限性。首先，在跨模式特征提取中，它们通常采用单独的模态分支来从图像和点云中提取跨模式特征。此方法导致图像和点云的特征空间未对准，从而降低了建立对应关系的鲁棒性。第二，由于图像和点云之间的比例差异，不可避免地会遇到一到一对像素点的对应关系，这会误导姿势优化。为了应对这些挑战，我们通过学习从p ixel到p oint sim Imarlities（i2p ppsim）的基本对齐特征空间来提出一个名为i Mage-p oint云注册的框架。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。 它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。 受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。 此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。 此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。 为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。I2P PPSIM的中心是共享特征对齐模块（SFAM）。它是在粗到精细体系结构下设计的，并使用重量共享网络来构建对齐特征空间。受益于SFAM，I2P PPSIM可以有效地识别图像和点云之间的共同视图区域，并建立高可责任2D-3D对应关系。此外，为了减轻一对一的对应问题，我们引入了一个相似性最大化策略，称为点最大。此策略有效地过滤了异常值，从而确立了准确的2D-3D对应关系。为了评估框架的功效，我们进行了有关Kitti Odometry和Oxford Robotcar的广泛实验。结果证实了我们框架在改善图像到点云注册方面的有效性。为了使我们的结果可重现，源代码已在https://cslinzhang.github.io/i2p上发布。
使用4D雷达和视觉融合增强了3D对象检测，并进行分割辅助
4D雷达对复杂的照明和不利天气条件表现出鲁棒性，与3D目标检测相比提供了独特的数据特征。但是，由于4D雷达点云的稀疏性，大多数3D目标检测算法的性能受到限制。为了解决这个问题，本文提出了一个基于细粒点云segmentation的3D对象检测模型。我们的方法首先使用雷达参考点模块丰富了点云数据，以补偿其稀疏性。然后将点云呈现，并通过简单的分割网络提取语义信息。最后，通过使用注意机制融合点云特征和半信息来实现3D对象检测。在VOD数据集上进行的广泛实验表明，我们的模型达到了平均平均精确度（MAP），比验证集的基线高5％，自行车的4％显着提高，山雀的改善为8％。这些结果通过基于激光雷达的模型缩小了性能差距，突出了我们分割辅助检测方法的效果。源代码可在https://github.com/huniki/rvasanet.git.git
对象目标导航的调查-ORCA-加的夫大学
摘要 - 对象目标导航（ObjectNav）是指在看不见的环境中导航到对象的代理，这是完成复杂任务时通常需要的能力。尽管它引起了体现的AI社区研究人员的越来越多的关注，但对ObjectNAV的当代和全面调查并没有。在这项调查中，我们通过总结了70多个最近的论文来概述该领域。首先，我们给出了ObjectNav的前期：定义，模拟器和指标。然后，我们将现有作品分为三个类别：1）直接将观测值映射到操作的端到端方法，2）由映射模块，策略模块和路径计划模块组成的模块化方法，以及3）使用零量的零摄像方法，使用零量量学习来进行导航。最后，我们总结了现有作品的性能和主要故障模式，并讨论了ObjectNAV的挑战。本调查将为该领域的研究人员提供完整的信息，以更好地了解ObjectNAV。