model-zoo列表更新：新增風(fēng)景照專用上色模型 在數(shù)字檔案修復(fù)的日常實踐中，一個老問題始終困擾著從業(yè)者：如何讓一張泛黃模糊的黑白照片“活”過來？不是簡單地套用濾鏡、拉高對比度，而是真正還原它當(dāng)年的模樣——天空是湛…

YOLOFuse創(chuàng)業(yè)項目起點：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)巡檢無人機因濃霧被迫返航時，我們不得不面對一個現(xiàn)實：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)與機遇在資源受限的嵌入式設(shè)備上部署機器學(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行時，常面臨顯著的精度…

YOLOFuse：面向全天候感知的輕量級多模態(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)實場景中，我們越來越依賴視覺AI做出關(guān)鍵決策。但一個無法回避的問題是——當(dāng)夜幕降臨、濃煙彌漫或強光刺眼時，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”的工程化實踐 在低光照的街頭，監(jiān)控攝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，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：可視化注意力機制進展 在城市安防監(jiān)控的夜間場景中，一個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)動可能：先用邊緣檢測再交由DDColor上色 在家庭相冊里泛黃的黑白老照片前駐足時，你是否曾幻想過輕輕一點，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性能實測報告：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 在智能監(jiān)控、自動駕駛和夜間安防等實際場景中，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，…