YOLOFuse畢業(yè)設(shè)計(jì)推薦：本科生研究生課題優(yōu)選方向 在智能安防、自動(dòng)駕駛和夜間巡檢等現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，單一可見光攝像頭常?！傲Σ粡男摹薄凸庹障聢D像模糊、煙霧遮擋導(dǎo)致目標(biāo)丟失、強(qiáng)逆光引發(fā)誤檢。這些挑戰(zhàn)暴露了傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)模型的局限性。而近年來興起…

YOLOFuse鏡像版本管理：如何獲取最新版與歷史版本？ 在多模態(tài)感知系統(tǒng)日益普及的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題擺在開發(fā)者面前：如何在不斷迭代的算法版本中，既享受新功能帶來的性能提升，又能確保已有系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行&…

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(shí)踐中，一個(gè)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(duì)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(xiàng)目起點(diǎn)：基于此鏡像開發(fā)SaaS檢測(cè)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(cè)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(chǎng)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(cè)模型往往“失明”…

YOLOFuse：當(dāng)多模態(tài)檢測(cè)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(chǎng)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——…