One RL to See Them All?一个强化学习统一视觉-语言任务!
强化学习 (RL) 显著提升了视觉-语言模型 (VLM) 的推理能力。然而,RL 在推理任务之外的应用,尤其是在目标检测 和目标定位等感知密集型任务中的应用,仍有待深入探索。
强化学习 (RL) 显著提升了视觉-语言模型 (VLM) 的推理能力。然而,RL 在推理任务之外的应用,尤其是在目标检测 和目标定位等感知密集型任务中的应用,仍有待深入探索。
首先我们需要创建一个类,这个类就像PLC编程中的指令一样,拖一个指令到PLC程序中,相当于实例化这个类的实例,其实C#代码的实现和PLC指令的实现原理是一样的,只不过在PLC中,是厂家封装好了,我们直接使用。
Cascade R-CNN作为目前主流常用的高性能目标检测算法中最广为人知的算法之一。它基于经典的Faster R-CNN架构,通过引入级联式的多阶段检测器来逐层提升检测精度,从而显著提高了模型在困难样本上的表现。
《Consistent-Teacher: Towards Reducing Inconsistent Pseudo-targets in Semi-supervised Object Detection》是一篇关于半监督目标检测的论文。该论文提出了一种新的方法