YOLOFuse移動(dòng)端適配展望：Android/iOS端運(yùn)行可能性 在智能手機(jī)、無(wú)人機(jī)和智能穿戴設(shè)備日益成為感知終端的今天，AI模型正從“云端推理”向“本地實(shí)時(shí)處理”加速遷移。尤其在安防巡檢、夜間搜救、電力運(yùn)維等關(guān)鍵場(chǎng)景中，傳統(tǒng)基于RGB圖像的目標(biāo)檢測(cè)…

YOLOFuse RunPod部署指南：按小時(shí)計(jì)費(fèi)彈性伸縮 在低光照、煙霧彌漫或夜間環(huán)境中，傳統(tǒng)基于RGB圖像的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)常?！笆鳌薄繕?biāo)模糊、對(duì)比度下降、細(xì)節(jié)丟失。而與此同時(shí)，紅外（IR）傳感器卻能捕捉到物體的熱輻射信息…

YOLOFuse推理結(jié)果保存路徑揭秘：/runs/predict/exp在哪里查看？ 在部署一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)模型后，最令人期待的時(shí)刻莫過(guò)于看到它輸出第一張帶標(biāo)注框的圖像。然而不少剛接觸 YOLOFuse 的開(kāi)發(fā)者都會(huì)遇到同一個(gè)問(wèn)題：“我運(yùn)行了 infer_dual.py…

YOLOFuse與YOLOv8的真正差異：不只是多一個(gè)紅外通道 在城市夜間監(jiān)控系統(tǒng)中，攝像頭面對(duì)漆黑街道常常“失明”；消防機(jī)器人沖入濃煙彌漫的火場(chǎng)時(shí)，視覺(jué)算法頻頻誤判方向——這些場(chǎng)景暴露了傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)模型的根本局限：它們依…

參加 VeloxCon 2025 （as sparker) 初步理解 SparkOnK8S 模塊的源碼； 了解 driver 構(gòu)建 yaml 模版的流程 用 jmap、jstat、MAT、Profilter 分析具體問(wèn)題，學(xué)習(xí)其中設(shè)計(jì)到的一些 JVM 概念；

YOLOFuse移動(dòng)端推理框架NCNN適配進(jìn)展 在夜間安防監(jiān)控、無(wú)人巡檢和車載視覺(jué)系統(tǒng)中，單一可見(jiàn)光攝像頭常常在低光照或煙霧環(huán)境中“失明”——目標(biāo)模糊、對(duì)比度下降，導(dǎo)致漏檢頻發(fā)。紅外成像雖能感知熱輻射，卻缺乏紋理細(xì)節(jié)，單獨(dú)使用同樣…

YOLOFuse Docker鏡像拉取命令分享：一行搞定部署 在夜間監(jiān)控、邊境安防或工業(yè)巡檢場(chǎng)景中，攝像頭常常面臨低照度、煙霧遮擋等惡劣環(huán)境。僅靠可見(jiàn)光圖像已難以穩(wěn)定檢測(cè)行人或車輛——這時(shí)候，紅外（IR）成像的優(yōu)勢(shì)就凸顯出來(lái)…

UltraISO注冊(cè)碼最新版可用嗎？配合YOLOFuse系統(tǒng)鏡像刻錄 在人工智能落地越來(lái)越依賴“開(kāi)箱即用”解決方案的今天，一個(gè)常見(jiàn)的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題是：我們能否繞過(guò)繁瑣的環(huán)境配置，直接將訓(xùn)練好的多模態(tài)模型部署到邊緣設(shè)備上？尤其是在…