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YOLOFuse移動端適配展望：Android/iOS端運行可能性 在智能手機、無人機和智能穿戴設備日益成為感知終端的今天，AI模型正從“云端推理”向“本地實時處理”加速遷移。尤其在安防巡檢、夜間搜救、電力運維等關鍵場景中，傳統(tǒng)基于RGB圖像的目標檢測…

YOLOFuse RunPod部署指南：按小時計費彈性伸縮 在低光照、煙霧彌漫或夜間環(huán)境中，傳統(tǒng)基于RGB圖像的目標檢測系統(tǒng)常常“失明”——目標模糊、對比度下降、細節(jié)丟失。而與此同時，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？ 在部署一個目標檢測模型后，最令人期待的時刻莫過于看到它輸出第一張帶標注框的圖像。然而不少剛接觸 YOLOFuse 的開發(fā)者都會遇到同一個問題：“我運行了 infer_dual.py…

YOLOFuse與YOLOv8的真正差異：不只是多一個紅外通道 在城市夜間監(jiān)控系統(tǒng)中，攝像頭面對漆黑街道常?！笆鳌?amp;#xff1b;消防機器人沖入濃煙彌漫的火場時，視覺算法頻頻誤判方向——這些場景暴露了傳統(tǒng)目標檢測模型的根本局限：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 分析具體問題，學習其中設計到的一些 JVM 概念；

YOLOFuse移動端推理框架NCNN適配進展 在夜間安防監(jiān)控、無人巡檢和車載視覺系統(tǒng)中，單一可見光攝像頭常常在低光照或煙霧環(huán)境中“失明”——目標模糊、對比度下降，導致漏檢頻發(fā)。紅外成像雖能感知熱輻射，卻缺乏紋理細節(jié)，單獨使用同樣…

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。僅靠可見光圖像已難以穩(wěn)定檢測行人或車輛——這時候，紅外（IR）成像的優(yōu)勢就凸顯出來…