YOLOFuse：当多模态检测遇上“开箱即用” 在城市安防系统中，摄像头到了深夜就变成“睁眼瞎”；在高速公路上，浓雾让自动驾驶车辆寸步难行；火灾现场的监控画面被烟尘完全遮蔽……这些场景背后，暴露的是单一视觉…

YOLOFuse：让多模态目标检测真正“开箱即用” 在智能安防、夜间巡检和自动驾驶的前沿战场上，一个老生常谈却又始终棘手的问题正在被重新审视：当环境昏暗、烟雾弥漫或强光干扰时，仅靠可见光摄像头还能否可靠地“看见”目标&#xff…

测试脚本维护的代价正在吞噬团队效率‌在现代敏捷与DevOps流程中，自动化测试脚本是保障软件质量的“第一道防线”。然而，随着业务迭代加速、UI组件频繁变更、API接口版本升级，测试脚本的‌脆弱性‌与‌维护成本‌呈指数级上升。据2025年《全球…

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YOLOFuse移动端适配可行性分析：结合MNN或NCNN部署前景 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愈发明显——低光照下图像模糊、烟雾遮挡导致目标丢失、热源干扰影响识别精度。这些问题倒逼行业寻找更鲁棒的感知方案…

YOLOFuse推理输出路径解析：检测可视化结果存于runs/predict/exp 在夜间监控、智能安防和无人驾驶等现实场景中，单一可见光摄像头常常因低光照、雾霾或遮挡而失效。这时，红外（IR）传感器的优势便凸显出来——它能捕捉热辐…

YOLOFuse实战教程：如何在复杂环境下提升检测精度？ 在智能安防、自动驾驶和夜间监控等现实场景中，光照条件往往极为恶劣——深夜的街道、浓烟滚滚的火灾现场、大雾笼罩的高速公路……这些环境让依赖可见光成像的传统目标检测模型频频“失明”。…

一、测试数据生成的挑战与Transformer模型的机遇‌在软件测试领域，高质量测试数据是确保应用稳定性的基石。然而，传统数据生成方法（如随机生成或规则库）常面临数据多样性不足、真实场景覆盖不全等问题，导致测试覆盖率低…