翻译:我们试图通过借鉴CV中的SOTA架构级设计,搭载一个能够轻易接收任意数量种跨模态输入的泛用性模型,进而为多模态遥感研究人员提供一个新的选择。
时间: 2024-05-26 20:11:49 浏览: 89
Translation: We are trying to build a versatile model that can easily handle any number and type of cross-modal inputs by borrowing state-of-the-art architecture design from computer vision, thereby providing a new option for researchers in multi-modal remote sensing.
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使用学术语言润色以下内容:按照官方描述,YOLOv8 是一个 SOTA 模型,它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上,并引入了新的功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数Q,可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。 ultralytic并没有直接将开源库命名为 YOLOv8,而是直接使用 ultralytics 这词,原因是ultralytics将这个库定位为算法框架,而非某一个特定算法,一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型,而是能够支持非 YOLO 模型以及分类分姿态估计等各类任务。 Ultralytics这个框架更加偏向于工程实践,segment算法将目标检测和语义分割的结果存储在result变量中,目标信息更加直观且简易获取,在解决工程问题时,有更好的适应性与便捷性。
根据官方描述,YOLOv8作为一个SOTA模型,以之前版本的成功为基础,引入了新的功能和改进,从而进一步提升了性能和灵活性。其具体创新点包括新的骨干网络、新的Anchor-Free检测头以及新的损失函数Q,可以在各种硬件平台上运行,从CPU到GPU均可。值得一提的是,ultralytics并没有将其开源库命名为YOLOv8,而是取名为ultralytics,这是因为它将其定位为算法框架,而非某个具体算法。该框架的一个主要特点是可扩展性,希望不仅能够支持YOLO系列模型,还能够支持非YOLO模型以及分类分姿态估计等各种任务。此外,该框架更加偏向于工程实践,通过将目标检测和语义分割的结果存储在result变量中,实现了目标信息的更加直观和简易获取,从而具有更好的适应性和便捷性,能够更好地解决工程问题。
SOTA transformer
最先进的变压器模型(SOTA transformer)是指目前在某个特定任务领域中表现最好的变压器模型。根据引用的描述,Swin transformer 和 ConvNeXt 这两个模型相比于具有全局自我关注的Transformers表现出较弱的鲁棒性。然而,通过添加FAN(Flexible Attention Network),可以提高它们的健壮性,并使生成的FAN-SWN和FANHybrid变体具有较高的适应性和对损坏的强健壮性,***
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