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张小明
前端开发工程师
YOLO目标检测中的运动模糊补偿:提升动态场景鲁棒性
YOLO目标检测中的运动模糊补偿:提升动态场景鲁棒性 在高速行驶的自动驾驶车辆中,摄像头捕捉的画面常常因为相对运动而变得模糊;在智能工厂的流水线上,快速移动的工件在曝光瞬间拖出长长的影迹;无人机巡检时轻微抖动也会…
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YOLO模型灰度发布策略:确保线上服务稳定过渡 在智能制造工厂的质检产线上,一台搭载YOLOv8的视觉检测系统正以每秒30帧的速度扫描电路板。突然,新上线的YOLOv10模型开始频繁误判虚焊点——若这是全量部署,整条产线将立即停摆。所幸…
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YOLO推理耗时分解:前处理、模型、后处理各占多少? 在工业质检线上,一台AOI(自动光学检测)设备突然帧率腰斩——从稳定的30FPS掉到15FPS,而GPU利用率却只有50%。工程师第一反应是“模型太大”,可…
深度学习--CUDA安装配置、pytorch库、torchvision库、torchaudio库安装
一、下载CUDA 1、什么是CUDA CUDA 是 NVIDIA 为自家 GPU 打造的“计算引擎”,它让 GPU 不仅能处理图形,更能变成一个超级并行处理器,用来加速科学计算、人工智能、模拟等海量计算任务。 2、查看电脑版本号 打开终端输入nvidia-smi查看 3、…
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YOLO模型失败案例复盘:一次因数据偏差导致的事故 在某电子制造工厂的一条SMT生产线上,自动化质检系统突然“失明”——连续三天未能识别出一批存在明显电容缺失的PCB板。这些本应被拦截的不良品最终流入后续工序,造成数千元损失和客户投诉。而…
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YOLO目标检测API设计规范:构建易用服务接口的原则 在智能制造、智慧城市和自动驾驶等前沿领域,视觉感知正从“可有可无”走向“核心驱动”。面对海量视频流与实时决策需求,如何将强大的AI模型转化为稳定可靠的服务能力,成为工程落…