第一章：TensorRT批處理優(yōu)化的背景與意義在深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用中，性能和延遲是決定系統(tǒng)可用性的關(guān)鍵因素。隨著模型復(fù)雜度不斷提升，如何在保證精度的同時(shí)提升推理吞吐量，成為工業(yè)界關(guān)注的核心問題。NVIDIA TensorRT 作為高性能推理引…

本文旨在深入探討單北斗GNSS大壩變形監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，通過分析其原理、系統(tǒng)安裝及維護(hù)，求得對(duì)該技術(shù)的全面了解。首先，我們將解析單北斗GNSS形變監(jiān)測(cè)的基本功能和優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)它在提高工程安全中的重要作用。此外&#xff0…

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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 的開發(fā)者都會(huì)遇到同一個(gè)問題：“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?！笆鳌?amp;#xff1b;消防機(jī)器人沖入濃煙彌漫的火場(chǎng)時(shí)，視覺算法頻頻誤判方向——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 分析具體問題，學(xué)習(xí)其中設(shè)計(jì)到的一些 JVM 概念；