2GR-FSE是什么发动机？
2GR-FSE，一款由丰田基于后驱平台精心打造的3.5L发动机，主要应用于雷克萨斯IS和GS车型，其卓越性能不容忽视。
这款发动机的最大功率达到了309马力（227kW）/6400rpm，最大扭矩则为377N·m/4800rpm，展现出了强大的动力输出。它配备进、排气门双可变气门正时系统和可变进气歧管技术，这两项技术的结合无疑提升了发动机的效率和响应性。
真正让2GR-FSE脱颖而出的是其D4-S直喷系统，每个气缸配备两个喷油嘴，一个置于气缸内，另一个置于进气歧管。这样的设计创新，让V6发动机总共装备了12个喷油嘴，油气混合更为精细。发动机电脑根据负载和工况智能切换供油时机，配合11.8的高压缩比，显著提高了燃烧效率，从而实现更优秀的燃油经济性。
丰田在这台发动机上倾注了其前沿科技，特别是双喷油嘴技术，这在业界并不多见。通过精确控制燃油，2GR-FSE能够最大化动力输出，展现出丰田卓越的工程技术。
目标检测那点儿事——可圈可点R-FCN
R-FCN在PASCAL VOC 2007和2012数据集上分别达到了83.6%和82.0%的MAP，体现了在目标检测任务中的优势。
详解R-FCN
测试时，RPN阶段筛选出约300个RoIs，使用NMS去除冗余预测框。R-FCN通过减少计算量和提升共享卷积层输出分辨率，提高了检测效率和精度。通过Atrous Convolution算法和位置敏感RoI池化操作，R-FCN成功地将分类网络的强分类能力与检测网络的位置敏感性相结合，实现高精度与快速检测的平衡。
解答关于R-FCN的所有疑惑
R-FCN是微软亚洲研究院提出的一种改进的Faster R-CNN结构，它将ROI层后的卷积移到了ROI层前，并利用位置敏感的特征图评估各类概率，从而在保持高定位准确度的同时大幅提高了检测速率。在理解R-FCN时，有几个容易引起误解的点需要深入解读。理解难点1：平移不变性和平移可变性。在分类任务中，如使用Res...
arxiv2017_tencent_Face R-FCN
腾讯AI实验室于2017年9月在arxiv上发表了一篇关于基于R-FCN的人脸检测方法的文章，称为Face R-FCN。文章亮点包括：1. **基于R-FCN、OHEM、空洞卷积、更小的pooling尺度和小尺度的anchor**：使用了空洞卷积，引入更小的pooling尺度用于位置敏感RoI pooling，并使用更小尺寸的anchor以适应检测更小尺度的...
“FCNR”指什么?
英语中的缩写词“FCNR”直译为"Foreign Currency Non-Resident"，意指“外币非居民”。这篇文章将深入解析这个缩写词，包括其英文单词的详细解释、中文拼音（wài bì fēi jū mín），以及它在英语中的使用频率（26483次）。FCNR主要应用于商务领域，特别是在银行业。它被分类为商务缩写词，并在实际...
【论文精读】Mask R-CNN
Mask R-CNN在第二阶段与边界框分类和回归并行，为每个RoI输出掩码图，具体为对每个RoI使用全卷积网络FCN预测。训练损失定义为分类损失和边界框损失，以及掩码图的平均二值交叉熵损失。在训练期间，利用RoI Align层解决特征对齐问题，以消除RoIPool的特征错位。此层通过精确计算每个RoI bin采样位置的输入特征...
“FCNR”指什么?
FCNR指“外币非居民”。英文解释：FCNR直译为Foreign Currency NonResident，即外币非居民。中文拼音：wài bì fēi jū mín。应用领域：FCNR主要应用于商务领域，特别是在银行业，用于描述那些不持有本国货币的外国居民的账户或交易行为。使用频率与重要性：在英语中，FCNR的使用频率较高，表明了它在...
mask-R-CNN
Mask R-CNN 总体框架将 Faster-RCNN 的目标检测算法与 FCN 的语义分割算法结合，完成目标检测与分割。主干结构采用 CNN 卷积网络（如 ResNet）提取图像信息，Faster-RCNN 中 RPN 生成检测框，而 FPN 提升了网络性能。训练时，RPN 提供准确类别但边界不准确，预测时 Faster-RCNN 提供准确边界，提高...
单阶段实例分割又一佳作!出自沈春华团队
CondInst引入了条件卷积到实例分割中，该方法在COCO数据集上优于一些最近的方法，包括调整后的Mask R-CNN，且无需额外的训练时间。CondInst的亮点在于其动态实例感知网络，它没有使用ROI操作，而是采用了以实例为条件的动态卷积。CondInst的网络结构设计精巧，采用了类似于FCN直接输出的方式，优于Mask R-CNN...
...语义分割、实例分割、全景分割、一键抠图(FCN, U-Net,Mask R...
分割技术如FCN（全卷积网络）和U-Net（U形网络）在语义分割、实例分割等任务中表现出色，通过卷积层和跳跃连接保留空间信息与特征表示，提高了分割精度。实例分割任务中，Mask R-CNN模型结合了检测与分割功能，为每个检测到的对象生成像素级分割掩模，实现精确分割。全景分割任务中，UPSNet模型统一了实例分割...
