YOLOFuse C#調(diào)用Python接口方案：適用于WinForm項目集成 在工業(yè)檢測、夜間監(jiān)控等實際場景中，傳統(tǒng)的單模態(tài)目標檢測模型常常因低光照、煙霧或遮擋而失效。近年來，融合可見光（RGB）與紅外（IR）圖像的…

此分類用于記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關(guān)信息鏈接如下：原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案…

YOLOFuse線下Workshop通知：北京上海深圳巡回舉辦 在智能安防、自動駕駛和工業(yè)檢測等現(xiàn)實場景中，單一的RGB圖像檢測早已暴露出其局限性——夜晚看不清、煙霧遮擋漏檢、強光下過曝失真。面對這些挑戰(zhàn)，僅靠“看得見”已經(jīng)不夠了，系統(tǒng)…

YOLOFuse 國內(nèi)鏡像源推薦：突破訪問壁壘，高效開展多模態(tài)目標檢測 在智能安防、自動駕駛和夜間巡檢等前沿領(lǐng)域，單一視覺模態(tài)的局限性日益凸顯。低光照環(huán)境下可見光圖像細節(jié)丟失，而紅外圖像雖能捕捉熱輻射信息，卻缺乏紋理…

告別繁瑣環(huán)境配置：YOLOFuse預裝PyTorch和Ultralytics，一鍵啟動訓練 在智能安防、夜間巡檢或無人機感知的實際項目中，你是否曾因光照不足導致目標檢測性能驟降而頭疼？又是否為部署一個深度學習模型，在安裝 PyTorch、匹…

YOLOFuse vs DEYOLO：多模態(tài)檢測模型性能與資源消耗全面對比 在夜間安防、自動駕駛和智能監(jiān)控等實際場景中，單一可見光攝像頭常?！傲Σ粡男摹薄敪h(huán)境陷入黑暗、遭遇濃霧或強逆光時，圖像質(zhì)量急劇下降，目標幾乎不可見。這時&…

Linux分為內(nèi)核態(tài)和用戶態(tài) 實則就是分為了用戶操作空間和內(nèi)核操作空間 Linux驅(qū)動開發(fā)分為兩種，可以將驅(qū)動編譯到內(nèi)核kernel中即image，或者module中，即.ko文件，內(nèi)核文件編譯比較繁雜，通常編譯到.ko文件中 #include …

YOLOFuse術(shù)語表整理：統(tǒng)一技術(shù)詞匯翻譯標準 在智能安防、自動駕駛和夜間巡檢等實際場景中，單一攝像頭已經(jīng)越來越難以應對全天候的感知挑戰(zhàn)。白天光照充足時，可見光圖像能清晰呈現(xiàn)物體輪廓與色彩；但一到夜晚或煙霧彌漫的環(huán)境&#x…