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语义通信实战：跳过“比特”保“语义”，手把手构建轻量级图像压缩重建网络（基于PyTorch） 本文详细介绍了基于PyTorch的轻量级语义通信系统LICRnet的实现，专注于图像压缩重建中的语义信息保留。通过深度可分离卷积、可变窗口多尺度注意力等创新技术，显著降低计算量并提升性能，特别适用于无人机巡检、远程医疗等物联网场景。文章包含完整的代码实现、训练策略及部署优化方案。 阅读详情
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开放词汇目标检测（Open-Vocabulary Object Detection, OVOD）综述 综上，大多数工作均基于CLIP预训练的图像编码器和文本编码器。GlIP为解决目标检测任务提供了先例，后续很多工作常与目前较为广泛使用的目标检测网络结构相结合，从而构建新的开放词汇目标检测器。如ViLD基于Mask R-CNN、RegionCLIP基于R-CNN、VLDet和BARON基于Faster R-CNN。更具有创新性的工作是Detic，提出了使用图像分类的数据集来对目标检测器的分类头进行训练。 阅读详情

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