HyperAI
HyperAI
الرئيسية
الصفحة الرئيسية
GPU
وحدة التحكم
التوثيق
التسعير
Pulse
الأخبار
الموارد
الأوراق البحثية
دفاتر تفاعلية
مجموعات بيانات
ويكي
الاختبارات القياسية
SOTA
نماذج اللغة الكبيرة (LLM)
لوحة صدارة وحدات معالجة الرسوميات GPU
المجتمع
الفعاليات
أدوات
بحث
حول
شروط الخدمة
سياسة الخصوصية
العربية
HyperAI
HyperAI
Toggle Sidebar
⌘
K
Command Palette
Search for a command to run...
تسجيل الدخول
HyperAI
الأوراق البحثية
NMS-Loss: التعلم مع تثبيط القيم القصوى للكشف عن المشاة المزدحمين
منذ 6 أشهر
كشف الكائنات
شبكة عصبية تلافيفية
التعلم العميق
مجال البحث
النهج/المعمارية
الرؤية الحاسوبية
مهمة
ملخص
ورقة بحثية
المعايير المرجعية
الموارد
IcebergKnight/NMS-Loss
رسمي
pytorch
https://doi.org/10.1145/3460426.3463588
HyperAI
HyperAI
الرئيسية
الصفحة الرئيسية
GPU
وحدة التحكم
التوثيق
التسعير
Pulse
الأخبار
الموارد
الأوراق البحثية
دفاتر تفاعلية
مجموعات بيانات
ويكي
الاختبارات القياسية
SOTA
نماذج اللغة الكبيرة (LLM)
لوحة صدارة وحدات معالجة الرسوميات GPU
المجتمع
الفعاليات
أدوات
بحث
حول
شروط الخدمة
سياسة الخصوصية
العربية
HyperAI
HyperAI
Toggle Sidebar
⌘
K
Command Palette
Search for a command to run...
تسجيل الدخول
HyperAI
الأوراق البحثية
NMS-Loss: التعلم مع تثبيط القيم القصوى للكشف عن المشاة المزدحمين
منذ 6 أشهر
كشف الكائنات
شبكة عصبية تلافيفية
التعلم العميق
مجال البحث
النهج/المعمارية
الرؤية الحاسوبية
مهمة
ملخص
ورقة بحثية
المعايير المرجعية
الموارد
IcebergKnight/NMS-Loss
رسمي
pytorch
https://doi.org/10.1145/3460426.3463588
الموارد - NMS-Loss: التعلم مع تثبيط القيم القصوى للكشف عن المشاة المزدحمين | مستندات | HyperAI
26
26