智能座舱这一概念在当下已经传播开来，那么，你是否了解智能座舱背后隐藏的技术或算法基础？这篇文章里，作者围绕深度学习算法及卷积神经网络、损失函数等内容做了分析解读，不妨来看一下。

智能座舱，实在传统的车载座舱系统的基础上增加了智能化的属性，通过感知（语音、视觉）、认知、决策、服务的过程使车辆能够主动地服务于驾驶员和乘客，从而提升座舱的用户体验，带来更好的安全、便捷、趣味性体验。

在深度学习中，网络骨干（Backbone）是指神经网络模型的主干部分，通常用于提取输入数据的特征。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了许多常用的网络骨干模型，可以用作各种计算机视觉任务的基础。

PyTorch中一些常用的网络骨干模型包括：

1. ResNet（残差网络）：ResNet是一种非常流行的深度卷积神经网络结构，通过使用残差模块来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。

hello，大家好，欢迎来到我的频道，这一段公司技术需要攻关，鲜有更新，望大家谅解，接下来一段时间我会更新针对目标检测、分类、分割相关的前沿论文，希望给大家在实际公司处理AI业务时提供一些帮助。

今天介绍一下YOLO系列的网络变化，论文链接：
https://www.mdpi.com/2075-1702/11/7/677

When Chen Dan gazed upon the Pyramid of Khafre and the Great Sphinx, she felt the pages of history textbooks come to life.

华南农业大学肖德琴教授等：基于改进YOLOv5l的轻量化鸭蛋裂纹检测算法

下载文章全文：http://www.tcsae.org/cn/article/doi/10.11975/j.issn.1002-6819.202307259

虽然 ICCV 2019 落幕已近两周，但是这场对于华人研究者而言具备「转折点」意义的国际学术顶会在大家心中掀起的波澜，想必依旧未了。

在今年这场 CV 领域的学术盛宴中，我们一如既往地看到了不少长期活跃在国际学术舞台上的华人研究者老面孔，与此同时，也有一些新面孔带着丰硕的学术成果出现在了大家视线的聚焦点。

其中就包括今年带了 7 篇论文参加 ICCV 的来自

机器之心发布

作者：黄梓田、余一宽、徐嘉文、倪枫、乐心怡

近日，计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果公布，从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文，录取率约为 22%。本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion》。

选自medium

作者：Jakub Czakon

机器之心编译

参与：小舟、Racoon、张倩

作为计算机视觉的一个热门方向，每年都会有很多同学入坑图像分割。这一领域已经有了哪些研究成果、资源？目前面临什么困境？还有哪些问题值得研究？本文将重点讨论这些问题。

本文作者：Liyang

作者学校：复旦大学

研究方向：Object Detection/CNN complier

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.1

近年来，人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛，为医疗行业带来了前所未有的变革。作为国内领先的AI大模型，DeepSeek凭借其强大的数据处理能力和智能化应用场景，正在重塑医疗服务的模式。