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Nov 18 2025

HyperAI超神經 - 在線教程丨目標檢測邁入「全局感知」時代：清華大學等發佈 YOLOv13，實現速度、精度雙突破

在自動駕駛、工業質檢、安防監控等需要「毫秒級反應」的應用場景中，實時目標檢測始終是一條極具挑戰的技術賽道。過去十年裏，YOLO 系列憑藉輕量高效的架構成為該領域的主流方案，從最初的 YOLO 到近年的 YOLOv11、YOLOv12，模型不斷在速度與精度之間尋找新的平衡點。 不過，即便進化多次，YOLO 系列的底層機制依舊面臨共同瓶頸： 要麼像卷積那樣只能在固定感受野內做局部聚合，要

卷積神經網絡 , 人工智能 , 計算機視覺 , 實時目標檢測

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Nov 18 2025

mob64ca140fd7c1 - pytorch搭建PyQt5界面實戰：ResNet-18實現CLFAR-10圖像分類，並利用PyQt5進行人機界面顯示

文章目錄 前言 1.為什麼需要殘差網絡？ 1.1梯度消失 / 梯度爆炸 1.2深度退化現象 2.ResNet 的核心創新：殘差塊與殘差連接 2.1 什麼是 “殘差”？ 2.2. 殘差塊的兩種結構 2.2.1恆等映射殘差塊

卷積神經網絡 , 後端開發 , 分類算法 , 人工智能 , 深度學習 , 1024程序員節 , Python

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