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YOLOFuse：多模態(tài)目標(biāo)檢測的開箱即用實(shí)踐 在夜間監(jiān)控、煙霧遮擋或低光照環(huán)境中，傳統(tǒng)基于可見光的目標(biāo)檢測模型常?！傲Σ粡男摹薄＜幢阕钕冗M(jìn)的 YOLO 模型，在完全黑暗的場景中也只能束手無策。而紅外（IR）圖像雖能穿透黑暗…

YOLOFuse訓(xùn)練需要多少顯存？不同融合策略對比需求 在智能安防、自動(dòng)駕駛和夜間監(jiān)控等現(xiàn)實(shí)場景中，單一可見光圖像檢測正面臨越來越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)——低光照、煙霧遮擋、逆光環(huán)境常常讓傳統(tǒng)目標(biāo)檢測模型“失明”。這時(shí)候，紅外（IR&#x…

YOLOFuse能否運(yùn)行在筆記本GPU上？RTX 4060實(shí)測可行 深夜的森林邊緣，一架搭載紅外與可見光雙攝的巡檢無人機(jī)正悄然飛行。能見度幾乎為零——濃霧彌漫、光線微弱，傳統(tǒng)視覺系統(tǒng)早已失效。然而，在后端的一臺普通游戲本上，一…

ReFT與RS-LoRA實(shí)戰(zhàn)教程：高效參數(shù)微調(diào)方法全解析，送示例代碼 在大模型時(shí)代，一個(gè)70億參數(shù)的模型已經(jīng)不再稀奇。但隨之而來的問題是——我們真的能負(fù)擔(dān)得起訓(xùn)練它嗎？ 現(xiàn)實(shí)很殘酷：全量微調(diào)一次 Qwen-7B 或 Llama-3-8B&…

解決 /usr/bin/python 找不到問題：YOLOFuse 首次運(yùn)行修復(fù)命令 在部署多模態(tài)目標(biāo)檢測系統(tǒng)時(shí)，你是否曾遇到過這樣一個(gè)看似簡單卻令人抓狂的問題——?jiǎng)倖?dòng)預(yù)配置的 YOLOFuse Docker 鏡像，執(zhí)行 python infer_dual.py 卻報(bào)錯(cuò)： /usr/bi…

YOLOFuse可否用于無人機(jī)巡檢？紅外融合檢測的實(shí)際案例 在電力線路深夜巡查中，一架無人機(jī)掠過鐵塔，漆黑的夜空下可見光攝像頭幾乎一片模糊——但機(jī)載系統(tǒng)卻精準(zhǔn)標(biāo)記出一處發(fā)熱點(diǎn)：那是某絕緣子因老化導(dǎo)致局部過熱。這一幕的背后&…

YOLOFuse 支持多卡訓(xùn)練嗎？分布式訓(xùn)練配置前瞻 在當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)日益復(fù)雜的背景下，目標(biāo)檢測模型不僅需要更高的精度，還必須具備應(yīng)對低光、煙霧、遮擋等惡劣環(huán)境的能力。傳統(tǒng)的 RGB 圖像在夜間或弱光場景下表現(xiàn)受限，而紅外&…