YOLOv10新增小目標(biāo)檢測(cè)頭，對(duì)算力分配的影響 在工業(yè)質(zhì)檢線(xiàn)上，一臺(tái)PCB板正以每秒兩塊的速度通過(guò)視覺(jué)工位。高清相機(jī)捕捉到的圖像中，密密麻麻布滿(mǎn)了微米級(jí)焊點(diǎn)和0402封裝元件——這些目標(biāo)在圖像中往往只有十幾個(gè)像素大小。傳統(tǒng)YOLO模型在此類(lèi)任務(wù)…

YOLO在紡織品瑕疵檢測(cè)中的工業(yè)級(jí)解決方案 在現(xiàn)代紡織廠的高速生產(chǎn)線(xiàn)上，一卷布料以每分鐘數(shù)十米的速度穿過(guò)檢測(cè)工位。傳統(tǒng)依靠人工目檢的方式早已不堪重負(fù)：工人長(zhǎng)時(shí)間盯著重復(fù)紋理極易疲勞，微小缺陷如斷紗、飛花常常被遺漏，而一旦流…

YOLO訓(xùn)練任務(wù)支持可視化進(jìn)度條與ETA預(yù)估 在工業(yè)質(zhì)檢產(chǎn)線(xiàn)的深夜運(yùn)維室里，工程師盯著終端屏幕上靜止的日志輸出，心里反復(fù)盤(pán)問(wèn)：“這模型到底還在不在跑？是卡住了還是正常收斂？”這種“黑箱式”訓(xùn)練體驗(yàn)，在早期…

YOLO目標(biāo)檢測(cè)在森林防火中的應(yīng)用：無(wú)人機(jī)紅外識(shí)別 在四川涼山、云南大理等林區(qū)，每年春季都面臨嚴(yán)峻的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)瞭望塔依賴(lài)人工肉眼觀察，不僅視野受限，還極易因煙霧遮擋或夜間光線(xiàn)不足而錯(cuò)過(guò)最佳預(yù)警時(shí)機(jī)。一旦火情蔓延&#x…

一、Azure OpenAI 語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄 Spring AI 支持 Azure Whisper 模型。 二、前置條件 從 Azure 門(mén)戶(hù)的 Azure OpenAI 服務(wù)部分獲取您的 Azure OpenAI 端點(diǎn)和 API 密鑰。Spring AI 定義了一個(gè)名為 spring.ai.azure.openai.api-key 的配置屬性，您應(yīng)將其設(shè)置為從 Azure 獲…

基于YOLO的智能安防系統(tǒng)搭建：從模型拉取到GPU部署全流程 在城市監(jiān)控中心，數(shù)百路攝像頭正源源不斷傳輸著視頻流。安保人員盯著屏幕，試圖從海量畫(huà)面中捕捉異常行為——這曾是傳統(tǒng)安防系統(tǒng)的常態(tài)。如今，隨著AI視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展&#xf…

YOLO目標(biāo)檢測(cè)可視化工具推薦：Feature Map怎么看？ 在工業(yè)質(zhì)檢車(chē)間里，一臺(tái)基于YOLO的視覺(jué)系統(tǒng)正對(duì)高速傳送帶上的PCB板進(jìn)行缺陷檢測(cè)。突然，報(bào)警響起——一個(gè)微小焊點(diǎn)缺失未被識(shí)別。工程師調(diào)出日志，發(fā)現(xiàn)模型輸出“無(wú)異?！薄?

YOLO目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目成本控制：如何合理分配GPU與Token？ 在智能制造、城市安防和自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景中，實(shí)時(shí)視覺(jué)感知系統(tǒng)正變得無(wú)處不在。一個(gè)攝像頭每秒輸出幾十幀圖像，背后可能是成千上萬(wàn)次的深度學(xué)習(xí)推理——而每一次“看見(jiàn)”&#xff…