1)YOLOv4目标检测模型 针对场景中动态变化所导致的用于定位的三维地图稳健性不足,本文采用了基于神经网络的目标检测模型YOLOv4,对每一帧影像进行动态目标的检测。YOLOv4具备实时性和高精度的特点,在MS COCO数据集上的平均精度(mean average prec...
YOLOv8是一个高效的目标检测模型,能够实时检测和识别图像中的物体。在YOLOv8的基础上,可以通过改进其网络结构(如引入GSConv卷积方法和VoVGSCSP特征融合模块)来进一步优化性能,使其更适合于动态环境中的目标检测。 ORB-SLAM3则是一个广泛使用的SLAM算法,能够从图像中提取ORB特征点,进行特征匹配,并估计相机的运动姿态。...
同时定位和地图构建(SLAM) YOLO算法 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 其他方式登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《知乎协议》《隐私保护指引》
TensorRT推理yolov8:https://github.com/triple-Mu/YOLOv8-TensorRT (用的jetson detect 的demo,因为我的显卡不支持normal中的某些函数)YOLO+ORBSLAM3:https://github.com/YWL0720/YOLO_ORB_SLAM3, 视频播放量 5378、弹幕量 1、点赞数 75、投硬币枚数 56、收藏人数 255、
这个是只对视频跑了yolo 与orbslam做了结合吗? 2022-04-12 Huws 作者 Yolo先检测会动的物体,比如car person。然后slam检测的特征点如果落在这个物体的box里就剔除,不参与位姿估计,减少动态物体对slam定位的影响。就是这样了。 2022-04-12 回复13 ...
16.提出了一种构建3D密集语义图的方法,该方法同时利用YOLOv3[3]的2D图像标签和3D几何信息 17.ORB-SLAM2在unity中仿真 18.ORB-SLAM2使用CUDA加速 19.ORB-SLAM2 加入距离最优路径规划器利用该模型来约束路径,使得每个姿势中相关联的地图点的数量高于阈值。
yolo3 论文翻译笔记 2.1 Bounding box prediction 1、遵循YOLO9000,我们的系统使用尺寸簇(dimension clusters)作为锚定框(anchor boxes )来预测边界框(bounding boxes)。 网络为每个边界框tx,ty,tw,th预测4个坐标。 如果单元格从图像的左上角偏移了(cx; cy),并且先验边界框的宽度和高度为pw,ph,则预测对应于: ...
[YOLO Dynamic ORB_SLAM](https://github.com/bijustin/YOLO-DynaSLAM),用YOLO来做动态环境的检测 多平台移植代码 [Windows version ORBSLAM2,Easy built by visual studio] (https://github.com/phdsky/ORBSLAM24Windows), Windows平台版本,可以用 visual studio轻松编译 ...
[YOLO Dynamic ORB_SLAM](https://github.com/bijustin/YOLO-DynaSLAM),用YOLO来做动态环境的检测 多平台移植代码 [Windows version ORBSLAM2,Easy built by visual studio] (https://github.com/phdsky/ORBSLAM24Windows), Windows平台版本,可以用 visual studio轻松编译 ...
[YOLO Dynamic ORB_SLAM](https://github.com/bijustin/YOLO-DynaSLAM),用YOLO来做动态环境的检测 多平台移植代码 [Windows version ORBSLAM2,Easy built by visual studio] (https://github.com/phdsky/ORBSLAM24Windows), Windows平台版本,可以用 visual studio轻松编译 ...