YOLO模型導出TorchScript？GPU推理兼容性測試 在工業(yè)質檢、智能安防和自動駕駛產(chǎn)線中，一個常見痛點是：訓練好的YOLO模型明明在筆記本上跑得飛快，一部署到現(xiàn)場工控機就卡頓甚至報錯。問題出在哪？往往不是模型不行&#x…

YOLO在建筑工地安全帽檢測中的落地經(jīng)驗分享 在智慧工地建設加速推進的今天，如何通過AI技術有效監(jiān)管施工人員的安全防護裝備佩戴情況，已成為行業(yè)關注的核心問題。尤其是安全帽這一最基本的保命裝備，其佩戴與否直接關系到一線工人的生命安全。然…

YOLOv10新增動態(tài)標簽功能，對Token計費有何影響？ 在智能視覺系統(tǒng)日益普及的今天，我們不再滿足于“看到目標”，而是希望模型能告訴我們“這意味著什么”。這正是YOLOv10引入動態(tài)標簽功能背后的深層動因——它試圖讓目標檢測從冷冰冰…

YOLO目標檢測API支持結果緩存，減少重復Token消耗 在智能監(jiān)控系統(tǒng)中，一個常見的場景是：固定攝像頭持續(xù)拍攝同一車間、路口或倉庫區(qū)域。畫面內容長時間幾乎不變——同樣的設備、同樣的背景、甚至相同的靜止車輛。然而，傳統(tǒng)的目標檢測…

本文基于 GitHub 的 workflow 話題，梳理了一批 Star 數(shù)排名靠前且與 AI 結合緊密的工作流項目。原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/top-12-ai-workflows-projects-with-the-most-github-stars 提到工作流和…

YOLO模型部署Docker化：輕松管理GPU資源分配 在智能制造工廠的質檢線上，一臺邊緣服務器同時運行著多個AI視覺任務——缺陷檢測、物料分類、安全帽識別。這些任務都依賴YOLO系列模型進行實時推理，但每當新模型上線，運維團隊就得提心…

TI C2000 CCS 代碼燒錄實戰(zhàn)指南：從連接失敗到一次成功的工程實踐 你有沒有遇到過這樣的場景？ 項目調試多日終于搞定邏輯，信心滿滿點擊“Download to Target”，結果彈出一串紅色錯誤：“ Target not responding ”&am…

YOLO TensorRT 加速實戰(zhàn)：讓推理速度再提升50% 在現(xiàn)代工業(yè)視覺系統(tǒng)中，一個常見的場景是：產(chǎn)線上攝像頭以每秒上百幀的速度采集圖像，質檢模型需要在幾毫秒內完成目標檢測并觸發(fā)剔除動作。一旦延遲超過閾值，瑕疵品就可能流…