YOLOv9 YOLOv9是一款先进的目标检测系统，由台北中研院和台北科技大学的研究团队开发。该系统在YOLO算法系列基础上进行了优化，引入了可编程梯度信息（PGI）和泛化高效层聚合网络（GELAN），显著提升了模型的准确性、参数效率、计算复杂度和推理速度。YOLOv9在多个应用场景中表现出色，包括视频监控、自动驾驶、机器人视觉和野生动物监测。 AI项目与工具 2024年01月01日 91 点赞 0 评论 362 浏览
OpenEMMA OpenEMMA是一个开源的端到端自动驾驶多模态模型框架，基于预训练的多模态大型语言模型（MLLMs），能够处理视觉数据和复杂驾驶场景的推理任务。它通过链式思维推理机制提升轨迹规划和感知任务性能，并集成了优化的YOLO模型以提高3D边界框预测的准确性。此外，OpenEMMA支持人类可读的输出，适用于多种驾驶环境，包括城市道路、高速公路、夜间及复杂天气条件下的驾驶。 AI项目与工具 2025年06月12日 36 点赞 0 评论 400 浏览
