YOLOFuse性能实测：中期特征融合仅2.61MB，精度高达94.7% mAP50 在低光照、浓雾或夜间监控等极端环境下，传统基于可见光的目标检测系统常常“失明”。即便最先进的YOLOv8模型，在黑暗中也难以捕捉行人或车辆的轮廓。而与此同时&…

KAT-Coder-Pro V1免费活动继续，免费原来定于北京时间 2025年11月11日 ，快手也加入了模型集成商的队伍了，支持国内各种开原模型 - 教程2026-01-01 18:46 tlnshuju 阅读(0) 评论(0) 收藏 举报pre { white-space: …

YOLOFuse与火山引擎集成：字节跳动技术生态的工程实践 在智能安防、夜间巡检和自动驾驶等现实场景中，单一可见光摄像头常常“力不从心”——夜幕降临、浓烟弥漫或强光干扰时，图像质量急剧下降，传统目标检测模型的性能也随之崩塌。红…

YOLOFuse：基于MIT许可的RGB-IR双模态目标检测开源实践 在智能监控、无人系统和夜间巡检等实际场景中，单一可见光摄像头常常“力不从心”——暗光下细节模糊，烟雾中目标消失。尽管深度学习推动了目标检测的飞速发展，但当环境挑战加…

YOLOFuse：多模态检测的轻量化破局者 在智能安防摄像头越来越“卷”的今天，一个现实问题始终困扰着开发者：白天看得清，晚上怎么办？雾霾天呢？传统基于RGB图像的目标检测模型，在低光照、烟雾遮挡等…

because biology is not Химия.

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YOLOFuse与YOLOv8s性能对比：双流带来精度跃升 在智能安防、夜间巡检和灾害救援等现实场景中，目标检测系统常常面临低光、烟雾、雨雪等极端环境的挑战。仅依赖可见光图像的传统模型，如YOLOv8s，在这些条件下极易出现漏检或误检。而人…