YOLOFuse：面向全天候感知的轻量级多模态检测架构 在智能监控、无人系统和应急响应等现实场景中，我们越来越依赖视觉AI做出关键决策。但一个无法回避的问题是——当夜幕降临、浓烟弥漫或强光刺眼时，传统基于RGB图像的目标检测模型往往“失明”…

YOLOFuse：当多模态检测遇上“开箱即用”的工程化实践 在低光照的街头，监控摄像头捕捉到的画面常常模糊不清——行人轮廓难以分辨，车辆特征几乎消失。而与此同时，红外传感器却能清晰感知热源分布。这正是现代智能安防系统面临的典…

YOLOFuse可解释性研究：可视化注意力机制进展 在城市安防监控的夜间场景中，一个行人悄然穿过昏暗小巷。传统摄像头因光线不足只能捕捉到模糊轮廓，而热成像设备却能清晰呈现其体温轮廓。如果有一种模型能像人类一样“聪明地”融合这两种信息——…

ControlNet联动可能：先用边缘检测再交由DDColor上色 在家庭相册里泛黄的黑白老照片前驻足时，你是否曾幻想过轻轻一点，就能让祖辈衣着上的颜色、街景中的天空与砖墙重新鲜活起来？这不再是科幻桥段。如今，借助ControlNet…

YOLOFuse性能实测报告：在LLVIP基准上的mAP与模型体积表现技术背景与问题驱动 在智能监控、自动驾驶和夜间安防等实际场景中，单一可见光（RGB）摄像头的局限性愈发明显——低光照、烟雾遮挡或恶劣天气下图像质量急剧下降，…

YOLOFuse v1.0.0 版本解析：从命名到落地的全链路思考 在智能安防、自动驾驶和工业巡检等前沿领域，单一视觉模态的局限性正日益凸显——夜间光线不足时RGB摄像头近乎“失明”，而纯红外成像又容易误判热源。如何让AI系统像人一样，在…

YOLOFuse：多模态目标检测的工程化实践 在智能监控系统日益普及的今天，一个现实问题始终困扰着开发者：夜晚或浓雾中，摄像头“看不见”怎么办？传统的可见光图像在低光照、逆光或遮挡环境下极易失效，导致安防系…

随着教育需求的日益个性化和精细化，上门家教服务在温州市场持续升温，成为众多家庭寻求学业突破与素质拓展的重要选择。面对市场上众多的家教服务机构，家长如何甄别师资实力、筛选优质服务，成为一道关键课题。本文基…