YOLOFuse CentOS 停服后遷移至 AlmaLinux 方案 在 2021 年底 CentOS 8 正式停止維護的那一刻，許多依賴其穩(wěn)定性的 AI 開發(fā)團隊突然面臨一個現(xiàn)實問題：如何快速、平滑地將已有深度學習環(huán)境遷移到可持續(xù)支持的操作系統(tǒng)上？尤其是那些預置了 PyTor…

YOLOFuse正負樣本分配：ATSS策略是否優(yōu)于Anchor-Free？ 在雙模態(tài)目標檢測的實際部署中，一個看似微小卻影響深遠的設計選擇——正負樣本如何分配，往往決定了模型能否在復雜場景下穩(wěn)定發(fā)揮。尤其是在YOLOFuse這類融合可見光與紅外圖像…

YOLOFuse 支持 TensorBoard 嗎？訓練曲線查看方式說明 在多模態(tài)目標檢測的實際開發(fā)中，一個常見的困惑是：模型訓練時如何高效監(jiān)控性能變化？尤其是在使用像 YOLOFuse 這類基于 Ultralytics 架構的雙流融合系統(tǒng)時，用戶常?！?

七段數(shù)碼管靜態(tài)顯示：為什么它簡單卻可靠？你有沒有注意過家里的微波爐、電飯煲或者溫控器上的數(shù)字顯示？那些亮閃閃的“8”字形數(shù)字，其實不是液晶屏，而是七段數(shù)碼管。雖然現(xiàn)在滿大街都是OLED和彩屏，但在很多對…

基于Ultralytics YOLO的YOLOFuse鏡像發(fā)布，輕松實現(xiàn)紅外RGB檢測 在夜間監(jiān)控攝像頭前黑屏、煙霧中無人機失聯(lián)、邊境線偽裝目標漏檢……這些現(xiàn)實場景中的視覺失效問題，歸根結底是單一圖像模態(tài)的感知局限。可見光相機在黑暗下“失明”，而熱成像雖…

YOLOFuse半監(jiān)督學習擴展：利用無標簽數(shù)據(jù)增強性能 在低光照、煙霧彌漫或存在遮擋的復雜環(huán)境中，傳統(tǒng)基于可見光圖像的目標檢測系統(tǒng)常常力不從心。比如夜間道路上的行人可能幾乎不可見，但在紅外圖像中卻輪廓清晰；又如火災現(xiàn)場濃煙滾滾…

YOLOFuse 支付寶掃碼付款：移動端便捷下單 在智能安防、夜間巡檢和自動駕駛等現(xiàn)實場景中，光照條件往往不可控——夜晚昏暗、霧霾彌漫、強光反射……這些都讓傳統(tǒng)的基于可見光的目標檢測系統(tǒng)頻頻“失明”。即便像 YOLO 這樣高效強大的模型，在純…

YOLOFuse：如何用預訓練權重加速多模態(tài)目標檢測 在智能監(jiān)控和自動駕駛系統(tǒng)中，單一視覺模態(tài)的局限性正變得越來越明顯。白天清晰的RGB圖像到了夜晚可能一片漆黑，而紅外（IR）相機雖然能在低光環(huán)境下感知熱源，卻…