YOLOFuse：多模態(tài)目標檢測的工程化實踐 在智能監(jiān)控系統(tǒng)部署現(xiàn)場，工程師常常面臨一個尷尬的問題：白天運行穩(wěn)定的檢測模型，到了夜間或濃霧天氣就頻頻漏檢。傳統(tǒng)基于RGB圖像的目標檢測器在低光照、煙霧等復雜環(huán)境下性能急劇下降&…

在cloudflare中配置不同的環(huán)境變量和環(huán)境是開發(fā)中肯定會遇到的，比如密鑰不能明文存儲，比如開發(fā)環(huán)境和測試環(huán)境隔離，這里的配置和在vite中配置環(huán)境變量還是不一樣的，所以這里記錄一下。官方文檔：https://developers.clo…

YOLOFuse：基于YOLO的雙流多模態(tài)目標檢測系統(tǒng)解析 在安防監(jiān)控、自動駕駛和工業(yè)質檢等現(xiàn)實場景中，單一可見光圖像常因低光照、煙霧遮擋或偽裝目標而失效。一個夜間行人可能在RGB攝像頭中幾乎“隱形”，但在紅外熱成像下卻輪廓清晰——這正是多?！?

1. 基本概念 1.1 AOP（面向切面編程）目的：將橫切關注點（Cross-Cutting Concern，如日志、事務、安全、性能監(jiān)控等）從業(yè)務邏輯中分離。核心概念：切面（Aspect）：橫切關注點模塊，通常使用類 + 注解實現(xiàn)。 切點（P…

YOLOFuse 是否涉及 C# 開發(fā)？技術棧全解析 在多模態(tài)感知技術快速演進的今天，如何高效融合可見光與紅外圖像信息，成為提升復雜環(huán)境目標檢測能力的核心挑戰(zhàn)。尤其是在夜間安防、消防搜救和無人系統(tǒng)等關鍵場景中，單一模態(tài)模型常常因光…

YOLOFuse能否導出ONNX模型？支持通用格式轉換 在智能安防、自動駕駛和工業(yè)檢測等現(xiàn)實場景中，單一視覺模態(tài)的局限性日益凸顯。尤其是在夜間、煙霧或低光照環(huán)境下，傳統(tǒng)基于RGB圖像的目標檢測模型往往因細節(jié)丟失而性能驟降。此時，紅外…

局部嵌入緩存：利用 Redis 優(yōu)化向量計算各位同仁，下午好！今天我們來深入探討一個在現(xiàn)代 AI 應用中至關重要的性能優(yōu)化策略：局部嵌入緩存 (Local Embedding Caching)。隨著自然語言處理（NLP）技術，…

文章目錄 0 前言1 主要功能2 系統(tǒng)架構3 核心軟件設計3.3.2 初始化3.3.3 溫度采集與顯示 4 實現(xiàn)效果5 最后 0 前言 🔥 這兩年開始畢業(yè)設計和畢業(yè)答辯的要求和難度不斷提升，傳統(tǒng)的畢設題目缺少創(chuàng)新和亮點，往往達不到畢業(yè)答辯的要求&#xff0c…