YOLOFuse元宇宙展厅概念设计：虚拟发布会 在一场即将开启的“元宇宙展厅”虚拟发布会中，灯光渐暗，现实与数字世界的边界开始模糊。观众步入会场的一刻，系统已悄然捕捉到他们的身影——即便是在昏暗的角落、逆光的走廊，甚…

第一章：TensorRT批处理优化的背景与意义在深度学习推理应用中，性能和延迟是决定系统可用性的关键因素。随着模型复杂度不断提升，如何在保证精度的同时提升推理吞吐量，成为工业界关注的核心问题。NVIDIA TensorRT 作为高性能推理引…

本文旨在深入探讨单北斗GNSS大坝变形监测技术的发展与应用，通过分析其原理、系统安装及维护，求得对该技术的全面了解。首先，我们将解析单北斗GNSS形变监测的基本功能和优势，重点强调它在提高工程安全中的重要作用。此外&#xff0…

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YOLOFuse移动端适配展望：Android/iOS端运行可能性 在智能手机、无人机和智能穿戴设备日益成为感知终端的今天，AI模型正从“云端推理”向“本地实时处理”加速迁移。尤其在安防巡检、夜间搜救、电力运维等关键场景中，传统基于RGB图像的目标检测…

YOLOFuse RunPod部署指南：按小时计费弹性伸缩 在低光照、烟雾弥漫或夜间环境中，传统基于RGB图像的目标检测系统常常“失明”——目标模糊、对比度下降、细节丢失。而与此同时，红外（IR）传感器却能捕捉到物体的热辐射信息…

YOLOFuse推理结果保存路径揭秘：/runs/predict/exp在哪里查看？ 在部署一个目标检测模型后，最令人期待的时刻莫过于看到它输出第一张带标注框的图像。然而不少刚接触 YOLOFuse 的开发者都会遇到同一个问题：“我运行了 infer_dual.py…

YOLOFuse与YOLOv8的真正差异：不只是多一个红外通道 在城市夜间监控系统中，摄像头面对漆黑街道常常“失明”；消防机器人冲入浓烟弥漫的火场时，视觉算法频频误判方向——这些场景暴露了传统目标检测模型的根本局限：它们依…