YOLOFuse CI/CD流水线构建：GitHub Actions自动化测试 在低光照的监控场景中，传统目标检测模型常常“失明”——画面一片漆黑，算法束手无策。而在森林防火巡检、夜间无人机导航等关键任务中，这种失效可能带来严重后果。有没有一种方…

今年圣诞跨年你在哪里呢？是和亲友围坐唠唠家常？还是独自留在大城市的出租屋里？跨年夜，本该是灯火阑珊、歌声洋溢的时刻。可现实里，不少人因为相隔千里的距离、突发的流感，或是放不下的工作牵绊，…

第一章：TinyML模型量化与精度平衡实战（从训练到C部署的完整链路）在资源受限的微控制器上运行机器学习模型，是TinyML的核心挑战。模型量化作为压缩和加速推理的关键技术，能够在显著降低内存占用与计算开销的同时&#x…

第一章：OpenMP 5.3 负载均衡在并行计算中，负载均衡是决定程序性能的关键因素之一。OpenMP 5.3 提供了多种机制来优化任务分配，确保各线程尽可能均等地承担工作量，从而减少空闲等待、提升整体执行效率。动态任务调度策略 OpenMP 支…

基于Ultralytics YOLO的YOLOFuse镜像上线，轻松部署红外RGB目标检测 在智能安防、自动驾驶和夜间巡检等实际场景中，单靠可见光图像（RGB）进行目标检测常常力不从心。低光照、浓雾、烟尘或遮挡环境下，传统模型性能急剧下降…

YOLOFuse决策级融合为何更可靠？深入解析其在高要求场景中的优势 在智能监控系统日益普及的今天，一个常见的痛点是：白天运行良好的目标检测模型，到了夜晚或烟雾环境中却频频失效。这并非算法本身的问题，而是单一可见光摄…

YOLOFuse INT8量化实验：模型压缩新尝试 在智能安防、自动驾驶和夜间巡检等现实场景中，单一可见光摄像头的局限性正变得越来越明显——当环境陷入黑暗、浓烟或强反光时，传统目标检测模型往往“失明”。而与此同时，边缘设备对算力、…

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