YOLOFuse 谷歌学术镜像网站文献综述撰写指南 在撰写关于多模态目标检测的学术综述时，研究者常面临一个现实困境：理想中的算法创新往往被繁琐的环境配置、数据对齐和实验复现问题所拖累。尤其是在涉及红外与可见光图像融合这类前沿方向时，如何…

YOLOFuse Faststone Capture：视频剪辑中高效截取关键片段的技术实践 在夜间监控或复杂光照条件下，传统基于可见光的目标检测系统常常“失明”——画面模糊、目标难辨，人工回溯录像耗时费力。有没有一种方式，能让系统不仅“看得见…

目录 1.引言 2.算法测试效果 3.算法涉及理论知识概要 3.1 确定T-S模糊模型结构 3.2 FCM聚类辨识前件参数 3.3 LS法辨识后件参数 4.MATLAB核心程序 5.完整算法代码文件获得 1.引言 T-S模糊模型通过“前件模糊划分后件线性拟合”实现非线性系统建模，其参数辨识…

目录前言一、音视频业务的本质（先把“是什么”讲清楚）二、音视频业务的完整生命周期（核心主线）1、采集（Capture）2、预处理（Processing）3、编码（Encoding）4、传…

YOLOFuse：轻量级多模态目标检测的工程实践之路 在夜间监控视频中，一个模糊的身影悄然穿过街角——RGB摄像头几乎无法捕捉其轮廓，但红外传感器却清晰记录下它的热信号。如何让AI同时“看见”可见光与热成像信息，做出准确判断&#…

YOLOFuse Faststone Capture 图片批注添加文字说明 在夜间监控视频中，一个模糊的热源轮廓缓缓移动——是人？是动物？还是设备误报？传统基于可见光的目标检测系统常常在这种场景下“失明”。而与此同时，红外图像虽能感知…

简介 前置知识：凸包以及如何求凸包。 考虑线性动态规划的一类转移，可以整理为以下形式： \[dp_i=\min/\max\{f_1(i)+f_2(j)+g(i) \cdot h(j)\}, j<i \]其中，\(f_1(i)\) 为仅关于 \(i\) 的某些信息的多项式，\(f_…

YOLOFuse推理结果在哪看&#xff1f;/runs/predict/exp路径全解析 在智能安防、自动驾驶和工业质检等实际场景中&#xff0c;单靠可见光图像进行目标检测往往力不从心。夜晚的低光照、火灾现场的浓烟、强反光环境下的遮挡……这些问题让传统RGB摄像头频频“失明”。而红外&…