YOLOFuse：多模态目标检测的实践进化 在夜间安防、自动驾驶或边境监控等关键场景中，传统基于可见光的目标检测系统常常“失明”——低光照、雾霾、烟尘让RGB图像变得模糊不清。即便YOLOv8这样的高效模型也难以维持稳定性能。而与此同时，红外&a…

YOLOFuse在Kaggle竞赛中的应用潜力分析 在Kaggle上，视觉类竞赛的难度正变得越来越高——不再是简单的“识别图中有没有猫”，而是深入到极端环境下的精准感知：比如夜间无人机侦察、火灾现场搜救、雾霾中的交通监控。这些任务有一个共同特点&am…

YOLOFuse 支持视频输入吗？未来将推出 video_demo 分支 在智能监控系统日益普及的今天，单一可见光摄像头在夜间、雾霾或强逆光环境下常常“力不从心”，漏检频发。而红外成像虽能穿透黑暗捕捉热源，却缺乏纹理细节，难以准…

YOLOFuse 多模态目标检测系统技术解析与应用实践 在智能监控、夜间感知和复杂环境下的目标识别场景中，单一视觉模态的局限性日益凸显。尤其是在低光照、烟雾遮挡或极端天气条件下，传统基于可见光（RGB）的目标检测模型往往因图像质量…

YOLOFuse训练自定义数据集指南：双通道图像配对上传规范 在智能安防、自动驾驶和夜间监控等场景中，单一可见光视觉系统常常在低光照或恶劣天气下“失明”。而红外成像虽能穿透黑暗，却缺乏纹理细节。如何让模型“既看得见热源，又认得…

项目结构raii_demo/ ├── Makefile ├── include/ │ ├── memory_manager.h │ ├── file_handler.h │ └── connection_pool.h ├── src/ │ ├── main.cpp │ ├── memory_manager.cpp │ ├── file_handler.cpp │ └── connection_poo…

YOLOFuse训练loss不下降？学习率与数据配对排查指南 在智能安防、自动驾驶和夜间监控等场景中，单一可见光图像的检测能力在低光照或恶劣天气下常常捉襟见肘。红外图像因其对热辐射的敏感性，在黑暗环境中仍能清晰成像，与RGB图像形成…

YOLOFuse：多模态目标检测的轻量级实战利器 在智能监控、自动驾驶和夜间安防等现实场景中，单一可见光图像检测常常力不从心——低光照下细节丢失，烟雾遮挡导致误检，极端天气中的目标几乎“隐身”。为突破这一瓶颈，研究人…