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引言：当最懂目标检测的模型，跑在最广泛的平台上 不需服务器，不需GPU，打开网页就能跑目标检测。 这不是科幻，而是2026年已然成熟的工程现实。 几年前，如果你想在网页里实现实时目标检测，常规做法无非是：前端把图片或视频流上传到服务器，服务器上跑PyTorch或TensorFlow模…
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2026/6/8 13:02:28
YOLO11部署优化：动态Batch与多流 | 利用TensorRT多流并发，最大化GPU利用率，吞吐量翻倍
引言：当GPU利用率成为瓶颈
在计算机视觉的工业落地过程中，一个高频问题反复刺痛着开发者：明明买了昂贵的NVIDIA GPU，模型推理也足够快，可整体吞吐量就是上不去。比如，8路1080P视频流同时输入时，GPU利用率长期徘徊在30%-40%，模型推理耗时远高于理论值。
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2026/6/8 13:02:28
UVM验证平台搭建避坑指南：关于default_sequence、手动启动sequence和objection管理的三种姿势与选择
UVM验证平台中sequence启动与objection管理的三大策略解析 在芯片验证领域，UVM（Universal Verification Methodology）已经成为事实上的行业标准。对于已经掌握UVM基础搭建的中级工程师来说，如何优雅地管理sequence启动和objection…
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2026/6/8 13:02:28
YOLO11后处理优化 | 引入DIoU-NMS替代传统NMS，解决高重叠目标误删，召回率大幅提升
📌 写在前面
上周在调试一个安防场景的YOLO11模型时，遇到了一个令人头疼的问题：检测结果在常规数据集上mAP表现很不错，但一放到真实监控画面——密集人群、车辆拥堵、货架堆叠，模型就频繁漏检。可视化中间特征图发现，模型其实对两个目标都有响应，但最终输出只剩下一个…
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2026/6/8 13:02:28
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