距离 YOLO v4 的推出，已经过去 5 个多月。YOLO 框架采用 C 语言作为底层代码，这对于惯用 Python 的研究者来说，实在是有点不友好。因此网上出现了很多基于各种深度学习框架的 YOLO 复现版本。近日，就有研究者在 GitHub 上更新了基于 PyTorch 的 YOLOv4。 从今年 4 月 ...

来了，来了，YOLOv5来了！ Ultralytics正式更新了YOLOv5，已经登顶GitHub飙升榜首席。 它运行推理的速度极快，权重可以导出到移动端，并且在COCO上达到了最先进的水平。 YOLOv5项目由Ultralytics创建并维护。这是一家Ultralytics总部位于美国的粒子物理和人工智能初创公司 ...

YOLOv4还没有退热，YOLOv5已经发布！ 6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！ 在我们还对YOLOv4的各种骚操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。 按照官方给出的 ...

2021-01-26设计蒙版的2021-01-26 。 2021-01-25设计旋转增强。 2021-01-23设计拼贴增强。 2021-01-22支持 ， 。 2021-01-22支持 。 2021-01-19支持实例细分。 2021-01-17支持基于免锚的方法。 2021-01-14支持联合检测和分类。 2020-01-02年1 2020-01-02 -设计基于和的新模型。

扩散模型(Diffusion Models)和流匹配(Flow Matching)是用于生成高质量、连贯性强的高分辨率数据（如图像和机器人轨迹）的先进技术。在图像生成领域，扩散模型的代表性应用是Stable Diffusion，该技术已成功迁移至机器人学领域，形成了所谓的"扩散策略"(Diffusion Policy)。

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