GaN,新拐点?
从GaN生产上看,尽管GaN器件制造商可以使用现有的Si生产线来生产GaN,但由于缺乏适合GaN生长的大直径基板,因此无法从增加材料直径中获益。300mmQST衬底的一项关键突破在于具有与GaN相同的热膨胀系数,克服了GaN与通常用于制造GaN功率器件的Si晶圆之间的巨大热膨胀系数(CTE)失配问题。这使得可以外延生长厚度为300mm的高质量...
总结【小目标检测】今年的前沿创新,为你提供研究思路
小目标检测性能卓越。Small-ObjectDetectioninRemoteSensingImageswithEnd-to-EndEdge-EnhancedGANandObjectDetectorNetwork提出端到端边缘增强型GAN,包含三个组件的架构:ESRGAN、边缘增强网络(EEN)和检测网络。对ESRGAN和EEN都使用了残差密集块(RRDB),对于检测网络使用了更快的基于区域的卷积网络(FRC...
自动驾驶中用于目标检测和语义分割的Radar-Camera融合综述
新的研究试图通过深度学习构建网格地图,最重要的是,网格地图表示对于静态目标很有用,因为在构建地图时会忽略每个目标的速度信息。为了同时容纳静态和动态对象,Schumann等人引入了一个双分支网络,将静态和动态物体分离为明显的分支,一个分支对网格图进行语义分割以识别静态目标,而另一个分支则对点云进行实例分割以检测运...
理想汽车全新端到端自动驾驶模型,场景描述、分析和分层规划
将由3D检测器检测到的目标表示为,其中表示第个边界框,表示其类别。这些3D边界框随后被反投影到2D图像上,以导出相应的2D边界框。作者在这些2D边界框和之间进行IoU匹配。是之前确定的关键目标的边界框。作者将满足一定近似IoU阈值且属于同一类别的关键目标分类为匹配的关键目标,定义如下:那些在3D数据中没有对应匹配的...
晶圆表面缺陷检测方法综述【下】
针对晶圆数据采集困难、公开数据集少等问题,Ssu-HanChen等首次采用生成对抗网络和目标检测算法YOLOv3相结合的方法,对小样本中的晶圆缺陷进行检测。GAN增强了缺陷的多样性,提高了YOLOv3的泛化能力。PrashantP.SHINDE等提出使用先进的YOLOv4来检测和定位晶圆缺陷。与YOLOv3相比,骨干提取网络从Darknet-19改进为Darknet...
...2023 Spotlight | VoxDet:基于3D体素表征学习的新颖实例检测器
实例检测/分割是计算机视觉研究已久的问题(www.e993.com)2024年9月21日。大多数现有的实例检测算法可以从测试图片上获取所有实例的目标框(及其ID代号),在现实生活中,我们很多时候不只需要获得“所有”实例的检测框,还需要得到“某个特定”实例的检测结果(试想,在机场找寻自己的行李箱,在洗衣房找寻丢失的袜子,在停车场找到自己的车等等)。
一等奖数量全国第一!这场大赛,西电收获满满!
1.基于温差自发电的高可靠铁路电网故障检测系统指导教师:张伟涛参赛队员:朱淦崔坚单沛婷参赛学院:电子工程学院所获奖项:全国TOP10/技术赛全国一等奖/兆易创新企业一等奖2.智能毫米波雷达动目标实时监测识别与跟踪系统指导教师:丁金闪黄学军参赛队员:李晶黄得民韩李斌...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(SingleShotMultiBoxDetector)和FasterR-CNN等。??语义分割:对图像中的每个像素进行分类,识别出道路、车道线、障碍物等。常用的语义分割模型包括UNet、DeepLab等。
反无人机技术综述:通信技术与人工智能的融合
MIMO技术的多天线特性使得系统能够从不同角度和位置接收到无人机的信号,利用这些信号差异可以精确计算出无人机的位置。这种方法不仅极大地提高了目标检测的准确性,还使得对无人机的跟踪更加稳定和可靠。此外,当无人机尝试通过改变频率或使用干扰器来规避检测时,MIMO系统的多频道特性能够迅速适应并重新锁定目标。
生成式人工智能将为物流供应链带来哪些变化?
万事达卡是使用GAN进行欺诈检测的领先公司。他们开发了一种名为“决策智能”的系统,该系统使用人工智能(包括GAN等技术)来实时分析每笔交易。用例4–供应链风险管理在供应链规划中使用生成式人工智能,通过分析历史数据和外部因素来查明漏洞,显着增强供应链风险管理。通过处理信息,人工智能模型可以识别风险模式...