YOLOFuse創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目起點(diǎn)：基于此鏡像開發(fā)SaaS檢測服務(wù) 在城市安防系統(tǒng)頻繁失效的深夜，或是工業(yè)巡檢無人機(jī)因濃霧被迫返航時(shí)，我們不得不面對(duì)一個(gè)現(xiàn)實(shí)：單靠可見光攝像頭構(gòu)建的AI視覺體系，在復(fù)雜環(huán)境下依然脆弱。紅外成像雖…

第一章：TinyML模型C部署精度調(diào)優(yōu)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇在資源受限的嵌入式設(shè)備上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，TinyML 技術(shù)正逐步成為連接智能感知與邊緣計(jì)算的關(guān)鍵橋梁。然而，將訓(xùn)練好的高精度模型轉(zhuǎn)換為 C 代碼并在微控制器上運(yùn)行時(shí)，常面臨顯著的精度…

YOLOFuse：面向全天候感知的輕量級(jí)多模態(tài)檢測架構(gòu) 在智能監(jiān)控、無人系統(tǒng)和應(yīng)急響應(yīng)等現(xiàn)實(shí)場景中，我們?cè)絹碓揭蕾囈曈XAI做出關(guān)鍵決策。但一個(gè)無法回避的問題是——當(dāng)夜幕降臨、濃煙彌漫或強(qiáng)光刺眼時(shí)，傳統(tǒng)基于RGB圖像的目標(biāo)檢測模型往往“失明”…

YOLOFuse：當(dāng)多模態(tài)檢測遇上“開箱即用”的工程化實(shí)踐 在低光照的街頭，監(jiān)控?cái)z像頭捕捉到的畫面常常模糊不清——行人輪廓難以分辨，車輛特征幾乎消失。而與此同時(shí)，紅外傳感器卻能清晰感知熱源分布。這正是現(xiàn)代智能安防系統(tǒng)面臨的典…

YOLOFuse可解釋性研究：可視化注意力機(jī)制進(jìn)展 在城市安防監(jiān)控的夜間場景中，一個(gè)行人悄然穿過昏暗小巷。傳統(tǒng)攝像頭因光線不足只能捕捉到模糊輪廓，而熱成像設(shè)備卻能清晰呈現(xiàn)其體溫輪廓。如果有一種模型能像人類一樣“聰明地”融合這兩種信息——…

ControlNet聯(lián)動(dòng)可能：先用邊緣檢測再交由DDColor上色 在家庭相冊(cè)里泛黃的黑白老照片前駐足時(shí)，你是否曾幻想過輕輕一點(diǎn)，就能讓祖輩衣著上的顏色、街景中的天空與磚墻重新鮮活起來？這不再是科幻橋段。如今，借助ControlNet…

YOLOFuse性能實(shí)測報(bào)告：在LLVIP基準(zhǔn)上的mAP與模型體積表現(xiàn)技術(shù)背景與問題驅(qū)動(dòng) 在智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和夜間安防等實(shí)際場景中，單一可見光（RGB）攝像頭的局限性愈發(fā)明顯——低光照、煙霧遮擋或惡劣天氣下圖像質(zhì)量急劇下降，…

YOLOFuse v1.0.0 版本解析：從命名到落地的全鏈路思考 在智能安防、自動(dòng)駕駛和工業(yè)巡檢等前沿領(lǐng)域，單一視覺模態(tài)的局限性正日益凸顯——夜間光線不足時(shí)RGB攝像頭近乎“失明”，而純紅外成像又容易誤判熱源。如何讓AI系統(tǒng)像人一樣，在…