YOLOFuse：多模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)的開箱即用解決方案 在夜間監(jiān)控?cái)z像頭模糊不清、自動(dòng)駕駛車輛因大霧看不清前方行人、巡檢無人機(jī)在煙霧中失去視覺參考時(shí)——我們不禁要問：單靠一張RGB圖像，真的足夠支撐全天候智能感知嗎？ 現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的挑戰(zhàn)…

YOLOFuse：多模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)中的類別分布可視化與融合策略實(shí)踐 在智能監(jiān)控系統(tǒng)日益普及的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題反復(fù)浮現(xiàn)：當(dāng)夜幕降臨、濃霧彌漫或煙塵遮擋時(shí)，傳統(tǒng)的可見光攝像頭往往“失明”，導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)模型漏檢頻發(fā)。即便…

YOLOFuse：多模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)踐進(jìn)化 在夜間安防、自動(dòng)駕駛或邊境監(jiān)控等關(guān)鍵場(chǎng)景中，傳統(tǒng)基于可見光的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)常?！笆鳌薄凸庹铡㈧F霾、煙塵讓RGB圖像變得模糊不清。即便YOLOv8這樣的高效模型也難以維持穩(wěn)定性能。而與此同時(shí)，紅外&a…

YOLOFuse在Kaggle競(jìng)賽中的應(yīng)用潛力分析 在Kaggle上，視覺類競(jìng)賽的難度正變得越來越高——不再是簡單的“識(shí)別圖中有沒有貓”，而是深入到極端環(huán)境下的精準(zhǔn)感知：比如夜間無人機(jī)偵察、火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)搜救、霧霾中的交通監(jiān)控。這些任務(wù)有一個(gè)共同特點(diǎn)&am…

YOLOFuse 支持視頻輸入嗎？未來將推出 video_demo 分支 在智能監(jiān)控系統(tǒng)日益普及的今天，單一可見光攝像頭在夜間、霧霾或強(qiáng)逆光環(huán)境下常?！傲Σ粡男摹?amp;#xff0c;漏檢頻發(fā)。而紅外成像雖能穿透黑暗捕捉熱源，卻缺乏紋理細(xì)節(jié)，難以準(zhǔn)…

YOLOFuse 多模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)技術(shù)解析與應(yīng)用實(shí)踐 在智能監(jiān)控、夜間感知和復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)識(shí)別場(chǎng)景中，單一視覺模態(tài)的局限性日益凸顯。尤其是在低光照、煙霧遮擋或極端天氣條件下，傳統(tǒng)基于可見光（RGB）的目標(biāo)檢測(cè)模型往往因圖像質(zhì)量…

YOLOFuse訓(xùn)練自定義數(shù)據(jù)集指南：雙通道圖像配對(duì)上傳規(guī)范 在智能安防、自動(dòng)駕駛和夜間監(jiān)控等場(chǎng)景中，單一可見光視覺系統(tǒng)常常在低光照或惡劣天氣下“失明”。而紅外成像雖能穿透黑暗，卻缺乏紋理細(xì)節(jié)。如何讓模型“既看得見熱源，又認(rèn)得…

項(xiàng)目結(jié)構(gòu)raii_demo/ ├── Makefile ├── include/ │ ├── memory_manager.h │ ├── file_handler.h │ └── connection_pool.h ├── src/ │ ├── main.cpp │ ├── memory_manager.cpp │ ├── file_handler.cpp │ └── connection_poo…