YOLOFuse：让多模态检测更简单，为公益注入技术温度 在夜间监控的昏暗街角，传统摄像头常常“失明”——行人模糊、车辆轮廓不清。而在森林火灾现场，浓烟遮蔽了视线，搜救行动陷入停滞。这些现实中的视觉困境，正…

深度测评8个AI论文平台，研究生高效写作必备！ AI 工具如何助力研究生高效写作？ 随着人工智能技术的不断进步，越来越多的 AI 工具开始进入学术写作领域，为研究生提供便捷、高效的辅助。在论文写作过程中，无论…

YOLOFuse C#调用Python接口方案：适用于WinForm项目集成 在工业检测、夜间监控等实际场景中，传统的单模态目标检测模型常常因低光照、烟雾或遮挡而失效。近年来，融合可见光（RGB）与红外（IR）图像的…

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&…