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  • 如何在 NVIDIA Jetson 设备上部署 YOLOv12
    本文介绍了如何在NVIDIA Jetson平台上设置和优化YOLOv12的目标检测模型。首先,通过使用Docker容器解决ARM架构兼容性问题,实现了快速部署。接着,对比了YOLOv11和YOLOv12在Jetson设备上的性能,发现YOLOv11在相同条件下比YOLOv12快约9 FPS。最后,通过TensorRT优化,进一步提升了YOLOv11的推理速度,使其达到约55 FPS,展示了优化的重要性。
  • 超越模型大小:使用YOLOv8n平衡准确性、速度与效率
    人工智能在图像、视频和文本理解方面日益成熟,但计算资源的限制使其在实际应用中面临挑战。轻量级模型如YOLOv8n因其高效性和适应性受到关注。YOLOv8n是一种小型化的物体检测模型,适用于资源受限环境,如边缘设备和嵌入式系统。尽管牺牲了一定的准确性,轻量级模型在制造业、农业、交通等领域展现出巨大潜力。选择合适的模型应综合考虑准确性、速度、计算成本等因素,以满足特定应用场景的实际需求。
  • YOLO测PCB小缺陷总是漏检?用SAHI把F1-score干到0.98(附完整调参实录)
    本文介绍了如何使用YOLO和SAHI搭建一套自动PCB缺陷检测系统,通过对原始数据进行预处理,并对比不同模型架构,最终确定最佳配置。文章详细描述了超参数调优过程,特别是针对SAHI的关键参数设置,以及如何在实际生产环境中落地该系统,提出了人机协同、合理阈值设定和速度预期管理等建议。
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  • 【RV1126B 实战连载 07】口罩检测边缘部署实测,公共场所防疫AI方案
    本期聚焦: 前几期我们先后在RV1126B AI视觉套件上跑通了YOLO目标检测、PP-OCR文字识别、YOLO11安全帽检测以及火焰检测。本期把镜头对准公共卫生防疫场景——口罩佩戴检测,用YOLOv5模型在边缘端实现实时人脸口罩识别,验证RV1126B在智慧安防与公共卫生领域的实战能力。 后疫情时代,口罩佩戴管理并没有随着疫情退去而消失。医院门诊大厅里,密集的人流中偶尔有不戴口罩的患者穿梭;学校
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    07/28 15:14
  • 告别VLM暴力推理:基于YOLO与几何运算构建工业级视频RAG流水线
    本文介绍了一种基于事件驱动混合视觉流水线的工业视频智能系统解决方案,解决了纯视觉语言模型(VLM)方案中的三大落地痛点:推理延迟严重、使用成本高昂和空间判断易产生幻觉。通过使用高度优化的传统计算机视觉技术和轻量级YOLO模型进行目标跟踪和空间定位,并将结构化事件数据交付给生成式大模型,实现了高实时、可规模化、低成本的工业视频智能系统。具体措施包括多线程解耦拉流、帧质量校验、YOLO11-Pose+ByteTrack时序跟踪、向量叉积几何判定、环形事件缓存和结构化矢量化对接Video RAG等。此方案具有低延迟、低成本和高稳定的优点,适合应用于工业视频监控领域。