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LOVON系统结合大语言模型与开放词汇视觉感知，旨在提升足式机器人在复杂环境中的长时任务执行能力。通过拉普拉斯方差滤波技术，LOVON解决了视觉不稳定性，实现了动态目标下的自主导航与任务规划。

该研究在YOLOv8框架中引入新技术，提升了对多尺度、小型和远程物体的检测准确率，达65%。

本研究提出了一种新型混合脉冲视觉变换器（HsVT）模型，提升了对复杂事件序列的处理能力，并开发了“跌倒检测数据集”作为基准。实验结果表明，HsVT在参数较少的情况下显著提高了性能。

本研究解决了跨域少样本目标检测中因对象与背景、对象与对象之间的混淆所带来的挑战。通过引入CDFormer模型，采用了对象-背景区分（OBD）和对象-对象区分（OOD）两个关键模块，有效提升了对象识别的准确性。实验结果显示，CDFormer在少样本设置下较之前的先进方法取得了显著的性能提升，最大提升达到12.9%的mAP。

本研究解决了在低功耗嵌入式环境中实现实时的4D雷达基于3D目标检测的需求。论文提出了一种张量转换方法，可以在编译过程中将5D输入转换为4D格式，从而允许在Hailo-8L AI加速器上直接部署模型。实验结果显示，该系统在准确性上与基于GPU的模型相当，且推理速度达到13.76 Hz，展示了其在自动驾驶系统中的适用性。

本文针对卫星合成孔径雷达(SAR)图像中的目标检测难题，提出了TRANSAR模型，通过对未标记的SAR图像数据集进行掩码图像预训练，实现自监督学习。该方法结合了双重语义分割与适应性采样调度，有效解决了小目标检测和类别不平衡的问题，展现出比传统监督架构及最先进的自监督学习架构更优越的性能。

本研究举办了首届NTIRE 2025跨域少样本目标检测挑战赛，旨在通过有限的标注数据提升模型性能。参赛队伍提出了创新模型，取得了新的最佳结果，展示了该领域的进展与应用价值。

本研究解决了传统三元组损失只依赖于类别标签的问题，在多任务场景中未能充分利用多种标注信息。通过引入多标注三元组损失（MATL）框架，该方法结合了边界框信息和类别标签，显著提升了分类和定位任务的多任务学习性能。实验结果表明，MATL在分类和定位任务上均超越了传统三元组损失，强调了在多任务学习中充分利用所有可用标注的重要性。

本研究探讨了低秩适应（LoRA）在航拍图像跨域少样本目标检测中的应用。将LoRA集成到DiffusionDet中，结果显示在1-shot和5-shot的低样本设置下，性能略有提升，表明其在资源有限情况下的适应潜力，对少样本学习的微调策略研究具有重要意义。

本研究提出SSLFusion模型，解决2D图像与3D点云特征的尺度与空间信息不对齐问题，显著提高检测精度，在KITTI测试集中3D AP提升2.15%。

本研究提出了一种结合数据增强和子域搜索策略的方法，针对跨领域少样本目标检测中的模型优化问题，显著提升了模型性能，为视觉-语言模型在数据稀缺环境中的应用提供了重要见解。

本研究针对长尾分布中目标检测模型面临的类别不平衡问题，提出了一种新的采样策略——指数加权实例感知重复因子采样（E-IRFS）。这一方法通过对图像和实例频率的几何均值应用指数函数，提升了对稀有类别的识别能力。结果显示，E-IRFS相比基线提升了22%的检测性能，特别是对于稀有类别的检测，展现了其在资源有限环境下实时监控应用中的潜在影响。