2025年05月03日
摘要：基于YOLOv8模型的高精度红外行人车辆目标检测系统可用于日常生活中检测与定位红外行人车辆目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外本系统还支持图片、视频等格式的结果可视化与结果导出。本系统采用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。另外本系统支持的功能还包括训练模型的导入、初始化；检测置信分与检测后处理IOU阈值的调节；图像的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出；视频的上传、检测、可视化结果展示与检测结果导出；摄像头的图像输入、检测与可视化结果展示；已检测目标个数与列表、位置信息；前向推理用时等功能。本博文提供了完整的Python代码与安装和使用教程，适合新入门的朋友参考，部分重要代码部分都有注释，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
2025年05月03日
近期旷视团队发布了YOLOX系列模型，在同等条件下YOLOX在COCO数据集上效果要超过YOLOV5，而且代码和模型细节报告都已经发布。这里根据公布的论文以及开源的代码来解读YOLOX。
2025年05月03日
每经AI快讯，1月8日，据智元机器人官微消息，智元机器人具身算法团队宣布推出EnerVerse架构，通过自回归扩散模型，在生成未来具身空间的同时引导机器人完成复杂任务。不同于现有方法简单应用视频生成模型，EnerVerse引入稀疏记忆机制（Sparse Memory）与自由锚定视角（Free Anchor View, FAV），提升了4D生成能力。智元机器人方面表示，实验结果表明，EnerVerse不仅具备卓越的未来空间生成能力，更在机器人动作规划任务中实现了当前最优（SOTA）表现。
2025年05月03日
如何通过结合CEEMDAN和SVM技术，有效提升滚动轴承早期故障诊断的准确性？
滚动轴承作为关键机械零部件，广泛应用于各类旋转机械装置以及现代交通工具，如高铁和飞机。
这些现代化交通工具的稳定运行离不开滚动轴承的正常工作，因此滚动轴承的健康状况对设备的安全性和可靠性具有至关重要的影响。在这种背景下，对于滚动轴承早期故障进行有效诊断显得尤为重要。
支持向量机（SVM）是一种机器学习方法，它建立在统计学习理论基础之上。