Hyper-YOLO：基于超图计算的目标检测新方法

清华大学提出了一种名为Hyper-YOLO的新目标检测方法，通过超图计算增强了特征之间的高阶关联，显著提升了检测性能。在COCO数据集上，Hyper-YOLO的平均精度相比最新YOLO模型有2%至3%的提升，尤其是在识别复杂场景下的中小目标时表现更佳。此外，智能媒体与认知实验室还推出了一款基于Hyper-YOLO的零代码训练平台，方便用户进行模型训练和推理。
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