此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下：原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案…

YOLOFuse线下Workshop通知：北京上海深圳巡回举办 在智能安防、自动驾驶和工业检测等现实场景中，单一的RGB图像检测早已暴露出其局限性——夜晚看不清、烟雾遮挡漏检、强光下过曝失真。面对这些挑战，仅靠“看得见”已经不够了，系统…

YOLOFuse 国内镜像源推荐：突破访问壁垒，高效开展多模态目标检测 在智能安防、自动驾驶和夜间巡检等前沿领域，单一视觉模态的局限性日益凸显。低光照环境下可见光图像细节丢失，而红外图像虽能捕捉热辐射信息，却缺乏纹理…

告别繁琐环境配置：YOLOFuse预装PyTorch和Ultralytics，一键启动训练 在智能安防、夜间巡检或无人机感知的实际项目中，你是否曾因光照不足导致目标检测性能骤降而头疼？又是否为部署一个深度学习模型，在安装 PyTorch、匹…

YOLOFuse vs DEYOLO：多模态检测模型性能与资源消耗全面对比 在夜间安防、自动驾驶和智能监控等实际场景中，单一可见光摄像头常常“力不从心”——当环境陷入黑暗、遭遇浓雾或强逆光时，图像质量急剧下降，目标几乎不可见。这时&…

Linux分为内核态和用户态 实则就是分为了用户操作空间和内核操作空间 Linux驱动开发分为两种，可以将驱动编译到内核kernel中即image，或者module中，即.ko文件，内核文件编译比较繁杂，通常编译到.ko文件中 #include …

YOLOFuse术语表整理：统一技术词汇翻译标准 在智能安防、自动驾驶和夜间巡检等实际场景中，单一摄像头已经越来越难以应对全天候的感知挑战。白天光照充足时，可见光图像能清晰呈现物体轮廓与色彩；但一到夜晚或烟雾弥漫的环境&#x…

YOLOFuse向后兼容政策：旧版本模型仍能正常加载 在智能安防、无人巡检和夜间自动驾驶等场景中，单一视觉模态的局限性日益凸显。当环境进入低光或烟雾弥漫状态时，传统基于RGB图像的目标检测系统往往“失明”——即便最强大的YOLOv8，…