YOLOFuse與小鵬汽車合作設(shè)想：NGP夜視增強(qiáng) 在智能駕駛的演進(jìn)過程中，夜間行車安全始終是懸而未決的難題。即使是最先進(jìn)的自動(dòng)導(dǎo)航輔助駕駛（NGP）系統(tǒng)，在漆黑無光、濃霧彌漫或雨雪交加的環(huán)境中，依然可能“失明”…

YOLOFuse：多模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)的工程化實(shí)踐 在智能監(jiān)控系統(tǒng)部署現(xiàn)場(chǎng)，工程師常常面臨一個(gè)尷尬的問題：白天運(yùn)行穩(wěn)定的檢測(cè)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(biāo)檢測(cè)器在低光照、煙霧等復(fù)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(huì)遇到的，比如密鑰不能明文存儲(chǔ)，比如開發(fā)環(huán)境和測(cè)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(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)解析 在安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和工業(yè)質(zhì)檢等現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，單一可見光圖像常因低光照、煙霧遮擋或偽裝目標(biāo)而失效。一個(gè)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(guān)注點(diǎn)（Cross-Cutting Concern，如日志、事務(wù)、安全、性能監(jiān)控等）從業(yè)務(wù)邏輯中分離。核心概念：切面（Aspect）：橫切關(guān)注點(diǎn)模塊，通常使用類 + 注解實(shí)現(xiàn)。 切點(diǎn)（P…

YOLOFuse 是否涉及 C# 開發(fā)？技術(shù)棧全解析 在多模態(tài)感知技術(shù)快速演進(jìn)的今天，如何高效融合可見光與紅外圖像信息，成為提升復(fù)雜環(huán)境目標(biāo)檢測(cè)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(guān)鍵場(chǎng)景中，單一模態(tài)模型常常因光…

YOLOFuse能否導(dǎo)出ONNX模型？支持通用格式轉(zhuǎn)換 在智能安防、自動(dòng)駕駛和工業(yè)檢測(cè)等現(xiàn)實(shí)場(chǎng)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(biāo)檢測(cè)模型往往因細(xì)節(jié)丟失而性能驟降。此時(shí)，紅外…

局部嵌入緩存：利用 Redis 優(yōu)化向量計(jì)算各位同仁，下午好！今天我們來深入探討一個(gè)在現(xiàn)代 AI 應(yīng)用中至關(guān)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(shù)，…