以下是本次新技术发布的三个核心要点： - 实时物体检测一直是计算代价高昂的问题，而新的Real-Time Detection Transformer (RT-DETR)技术通过采用高效的混合编码器和IoU感知查询选择等优化策略，成功解决了这个问题...

以下是本篇新闻的核心内容： - AdaM是一种适用于动态视频的自适应抠图技术，能够同时预测前景和背景，并捕捉各种不规则视频中的alpha通道细节。 - AdaM利用编码器-解码器网络和转换网络，提高了抠图的真实感和时间...

新闻内容： Transformer模型是一种深度学习模型，近年来在自然语言处理任务中表现出色。那么，它究竟是什么，又是怎么工作的呢？以下是本文的重点： - Transformer模型是什么 - Transformer模型的历史和发展...

以下是本文报道的主要内容： - AdaM是一种自适应人像抠图框架，适用于动态视频。 - AdaM通过编码器-解码器网络和转换器网络同时区分前景和背景，并捕捉多样化、非结构化视频中的阿尔法抠图细节，解决了无Trimap方法...