YOLOFuse 與 Typora 完全無關(guān)？警惕搜索誤導(dǎo)，看清多模態(tài)檢測真面目 在夜間監(jiān)控畫面中，普通攝像頭一片漆黑，而紅外圖像卻清晰勾勒出行人輪廓——這樣的場景正推動著目標(biāo)檢測技術(shù)從“看得見”向“看得準(zhǔn)”躍遷。隨著安防、自動駕駛和…

YOLOFuse與滴滴出行：司機疲勞駕駛監(jiān)測 在網(wǎng)約車和貨運物流行業(yè)，長時間駕駛帶來的疲勞問題始終是懸在安全頭頂?shù)囊话牙麆?。尤其是在夜間、隧道或強逆光環(huán)境下，傳統(tǒng)基于可見光攝像頭的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DMS）常?！笆鳌薄?

YOLOFuse使用指南：快速上手RGBIR圖像融合檢測，訓(xùn)練推理全鏈路支持 在夜間監(jiān)控、邊境安防和自動駕駛等關(guān)鍵場景中，傳統(tǒng)基于可見光（RGB）的目標(biāo)檢測系統(tǒng)常常因光照不足或惡劣天氣而失效。一個典型的例子是：深…

在程序員的職業(yè)字典里，每次提到“外包”這兩個字，似乎往往帶著一種復(fù)雜的況味，不知道大家對于這個問題是怎么看的？包括我們在逛職場社區(qū)時，也會經(jīng)常刷到一些有關(guān)外包公司討論或選擇的求職帖子。的確，在如今…

YOLOFuse：早期特征融合實現(xiàn)95.5% mAP，小目標(biāo)檢測新標(biāo)桿 在智能安防、自動駕駛和夜間監(jiān)控等實際應(yīng)用中，單一可見光攝像頭在低光照、煙霧遮擋或極端天氣下的表現(xiàn)常常捉襟見肘。行人模糊、車輛輪廓不清、遠(yuǎn)處目標(biāo)幾乎不可見——這些問題讓傳統(tǒng)目…

YOLOFuse與大華股份集成：小區(qū)安防升級方案 在深夜的住宅小區(qū)里，監(jiān)控室的值班人員盯著屏幕——畫面中圍墻角落一片漆黑，傳統(tǒng)攝像頭只能捕捉到模糊的樹影晃動。突然，熱成像畫面中出現(xiàn)一個清晰的人形輪廓正翻越圍欄。系統(tǒng)瞬間告警&am…

YOLOFuse 支持 A100 嗎？超大規(guī)模訓(xùn)練實測反饋 在智能安防、自動駕駛和夜間巡檢等場景中，單一可見光攝像頭的局限性日益凸顯——當(dāng)環(huán)境陷入黑暗、濃霧或煙塵時，傳統(tǒng)目標(biāo)檢測模型的表現(xiàn)往往急劇下滑。為突破這一瓶頸，融合 RGB 與紅外…

YOLOFuse量化壓縮：INT8與FP16精度損失測試 在智能安防、自動駕駛和夜間監(jiān)控等現(xiàn)實場景中，單一可見光攝像頭在低光照、煙霧遮擋或強逆光條件下常?！笆鳌?。而紅外成像不受光照影響，能捕捉人體熱輻射特征——這正是多模態(tài)融合檢測的價值所在?！?