YOLOFuse：多模态目标检测的工程化实践 在夜间监控、森林防火或低光照工业场景中，传统基于可见光的目标检测系统常常“失明”——图像过暗、对比度差、纹理缺失，导致小目标漏检严重。即便使用超分辨率或图像增强技术，也难以从根本上…

YOLOFuse FastStone Capture：自动保存截图至指定文件夹的技术实践 在开发多模态目标检测系统时，我们常常面临一个看似简单却影响效率的环节——如何快速、准确地采集模型推理过程中的可视化结果？尤其是在夜间监控、红外巡检等复杂场景下&…

YOLOFuse：多模态目标检测的开箱即用解决方案 在夜间监控摄像头模糊不清、自动驾驶车辆因大雾看不清前方行人、巡检无人机在烟雾中失去视觉参考时——我们不禁要问：单靠一张RGB图像，真的足够支撑全天候智能感知吗？ 现实场景中的挑战…

YOLOFuse：多模态目标检测中的类别分布可视化与融合策略实践 在智能监控系统日益普及的今天，一个现实问题反复浮现：当夜幕降临、浓雾弥漫或烟尘遮挡时，传统的可见光摄像头往往“失明”，导致目标检测模型漏检频发。即便…

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…