YOLOFuse镜像版本管理：如何获取最新版与历史版本？ 在多模态感知系统日益普及的今天，一个现实问题摆在开发者面前：如何在不断迭代的算法版本中，既享受新功能带来的性能提升，又能确保已有系统的稳定运行&…

model-zoo列表更新：新增风景照专用上色模型 在数字档案修复的日常实践中，一个老问题始终困扰着从业者：如何让一张泛黄模糊的黑白照片“活”过来？不是简单地套用滤镜、拉高对比度，而是真正还原它当年的模样——天空是湛…

YOLOFuse创业项目起点：基于此镜像开发SaaS检测服务 在城市安防系统频繁失效的深夜，或是工业巡检无人机因浓雾被迫返航时，我们不得不面对一个现实：单靠可见光摄像头构建的AI视觉体系，在复杂环境下依然脆弱。红外成像虽…

第一章：TinyML模型C部署精度调优的挑战与机遇在资源受限的嵌入式设备上部署机器学习模型，TinyML 技术正逐步成为连接智能感知与边缘计算的关键桥梁。然而，将训练好的高精度模型转换为 C 代码并在微控制器上运行时，常面临显著的精度…

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…