結合曠視自研的單階段目標檢測演算法(YOLO-X,即將開源),同時使用TensorRT進行推理加速,曠視的2D目標檢測方案具備效能優異、實時性高等優勢,可大大提升自動駕駛場景中2D物體的檢測效能,最終在Streaming Perceptio...
以曠視研究院物體檢測組為例,此次入選 CVPR 的 4 篇論文主要來自個人裝置大腦和城市大腦的場景需求,將產品中遇到的問題抽象出一些概念和細節,當成研究問題去解決...