IT之家 7 月 1 日消息，国内芯片企业奕斯伟计算 ESWIN 在 2024 RISC-V 欧洲峰会上展示了其在今年早些时候发布的 RISC-V 架构 SoC 新品 EIC7700X。

作为奕斯伟计算 EIC77 系列 SoC 家族的一员，EIC7700X 基于 12nm 工艺，聚合了三家企业的处理器设计：

机器之心报道

机器之心编辑部

我们都知道，谷歌在 2019 年 5 月推出了一种用于图像分类的新模型——EfficientNet，该模型在使用更少参数、消耗更少算力的情况下，达到了目前图像分类 SOTA 的准确度。这令人不由自主地联想到，如果能让 EfficientNet 运行在计算资源受限的移动设备上，是否会为移动或物联网等设备开拓出新的应用场景呢？TensorFlow 最新的博客给出了答案。

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认识 Vision-T 训练平台（VT-Station）

与传统的注意力机制相比，多尺度注意力机制

中证网讯（记者 吴科任）10月29日，地平线宣布推出新一代AIoT智能应用加速引擎——旭日二代边缘AI芯片及一站式全场景芯片解决方案。在AIoT领域，地平线旭日系列芯片解决方案截至目前出货量已达数十万套。

据介绍，旭日二代是地平线面向未来物联网推出的新一代智能应用加速引擎，也是地平线在自动驾驶芯片领域的技术先发优势的一次成功迁移。在旭日二代上的实际测试结果表明，分类模型MobileNet V2的运行速度超过每秒700张图片，检测模型Yolo V3的运行速度超过每秒40张图片。在运行这些业界领先的高效模型方面，旭日二代能够达到甚至超过业内标称4TOPS算力的AI芯片，而其功耗仅为2W。

｜导读

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简介

YOLOv10是清华大学最近开源的一个实时端到端的目标检测算法

yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt       args...
          classify    predict     yolov8n-cls.yaml args...
          segment     val         yolov8n-seg.yaml args...
          export                  yolov8n.pt       format=onnx args...

来源：3D视觉工坊

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0. 这篇文章干了啥？

语义线被定义为在图像中分离不同语义区域的有意义的线。除了这个单独的定义外，图像中的多条语义线被认为能够正确传达全局场景结构。检测这样的语义线是具有挑战性的，因为它们通常由复杂的区域边界所暗示。此外，它们应该通过和谐地将图像分成语义区域来最佳地代表图像组成。语义线是许多视觉应用中的重要元素。例如，地平线，作为特定类型的语义线，可以被利用来调整图像的水平度。反射对称轴，作为另一种类型的语义线，为对象识别和模式分析提供视觉线索。在图像中传达深度印象的消失点可以通过检测三维世界中主要的平行语义线来估算。在自动驾驶系统中，道路车道的边界也可以用语义线来描述。