YOLOFuse：2.61MB小模型如何實現(xiàn)高精度多模態(tài)檢測？ 在夜間監(jiān)控的昏暗街角，傳統(tǒng)攝像頭常?！笆鳌薄腥溯喞：?、車輛尾燈刺眼，而遠處的可疑目標更是難以分辨?？膳c此同時，紅外傳感器卻能清晰捕捉到那些散發(fā)熱量的生…

#111 P7856 題目傳送門 可以考慮先枚舉眾數(shù)出現(xiàn)次數(shù) \(c\)。從小到大枚舉每一個數(shù)，如果其出現(xiàn)次數(shù)大于 \(c\) 那么就把它往后移；然后把小于等于 \(x\) 的前 \(c\) 大數(shù)改為 \(x\) 即可。 然后有一個觀察：出現(xiàn)次數(shù)發(fā)…

如果你在環(huán)境變量中定義了一個變量，在代碼中的env中使用的話， ts代碼是不知道你有這個屬性的，所以需要你使用命令 生成一下：就會自動同步環(huán)境變量中的類型定義，代碼就不會有提示了

Streaming Middleware：FastAPI 中 LangChain 流式輸出的 WebSocket 封裝 引言：流式輸出與現(xiàn)代 Web 應用的需求 在現(xiàn)代 Web 應用，尤其是涉及人工智能和大型語言模型（LLM）的場景中，用戶體驗已成為設計的核心…

YOLOFuse性能實測：中期特征融合僅2.61MB，精度高達94.7% mAP50 在低光照、濃霧或夜間監(jiān)控等極端環(huán)境下，傳統(tǒng)基于可見光的目標檢測系統(tǒng)常?！笆鳌?。即便最先進的YOLOv8模型，在黑暗中也難以捕捉行人或車輛的輪廓。而與此同時&…

KAT-Coder-Pro V1免費活動繼續(xù)，免費原來定于北京時間 2025年11月11日 ，快手也加入了模型集成商的隊伍了，支持國內(nèi)各種開原模型 - 教程2026-01-01 18:46 tlnshuju 閱讀(0) 評論(0) 收藏 舉報pre { white-space: …

YOLOFuse與火山引擎集成：字節(jié)跳動技術(shù)生態(tài)的工程實踐 在智能安防、夜間巡檢和自動駕駛等現(xiàn)實場景中，單一可見光攝像頭常?！傲Σ粡男摹薄鼓唤蹬R、濃煙彌漫或強光干擾時，圖像質(zhì)量急劇下降，傳統(tǒng)目標檢測模型的性能也隨之崩塌。紅…

YOLOFuse：基于MIT許可的RGB-IR雙模態(tài)目標檢測開源實踐 在智能監(jiān)控、無人系統(tǒng)和夜間巡檢等實際場景中，單一可見光攝像頭常常“力不從心”——暗光下細節(jié)模糊，煙霧中目標消失。盡管深度學習推動了目標檢測的飛速發(fā)展，但當環(huán)境挑戰(zhàn)加…