多模态目标检测是指利用来自不同传感器或数据源的多种类型信息来共同完成目标检测。每一种数据类型称为一个“模态”，例如可见光相机提供的彩色图像是一个模态，红外热成像是另一个模态，激光雷达点云或深度传感器提供的距离信息则属于不同的模态。与此相对，单模态目标检测只使用一种类型的数据进行检测。多模态检测的核心思想是信息互补：不同传感器各有优劣，它们提供的观测往往能从不同角度刻画同一目标。将这些信息融合起来，

百度 RT-DETR : 在实时目标检测上击败所有 YOLO ！

万字长文，YOLO 模型训练提升指南：快速掌握核心技巧 | 基础篇

摘要：Prompt Engineering通过优化输入提示词，激发大模型In-Context Learning（ICL）能力，提升模型表现。研究表明，ICL依赖于模型内部的贝叶斯推断、归纳头和函数向量头机制，使其能从上下文示例中学习任务模式。提示词的内容、格式和顺序都会显著影响输出效果。这一现象最早在GPT-2中被发现，GPT-3进一步强化了这种能力。Prompt Engineering的本质是引

摘要：Prompt Engineering通过优化输入提示词，激发大模型In-Context Learning（ICL）能力，提升模型表现。研究表明，ICL依赖于模型内部的贝叶斯推断、归纳头和函数向量头机制，使其能从上下文示例中学习任务模式。提示词的内容、格式和顺序都会显著影响输出效果。这一现象最早在GPT-2中被发现，GPT-3进一步强化了这种能力。Prompt Engineering的本质是引

知识蒸馏就是把一个大的教师模型的知识萃取出来，把他浓缩到一个小的学生模型，可以理解为一个大的教师神经网络把他的知识教给小的学生网络，这里有一个知识的迁移过程，从教师网络迁移到了学生网络身上，教师网络一般是比较臃肿，所以教师网络把知识教给学生网络，学生网络是一个比较小的网络，这样就可以用学生网络去做一些轻量化网络做的事情。

零样本图像分类第一篇！

快来体验你的虚拟女友！

YOLOv8-PySide页面 --- 基于 ultralytics 8.1.0 发行版优化 | 代码已开源！

多模态目标检测是指利用来自不同传感器或数据源的多种类型信息来共同完成目标检测。每一种数据类型称为一个“模态”，例如可见光相机提供的彩色图像是一个模态，红外热成像是另一个模态，激光雷达点云或深度传感器提供的距离信息则属于不同的模态。与此相对，单模态目标检测只使用一种类型的数据进行检测。多模态检测的核心思想是信息互补：不同传感器各有优劣，它们提供的观测往往能从不同角度刻画同一目标。将这些信息融合起来，