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 4973、弹幕量 0、点赞数 72、投硬币枚数 56、收藏人数 240、
为了提高SLAM在AR中的定位精度,本文提出了一种基于改进YOLOv8的方案。 提高小目标的检测能力:通过引入注意力机制和特征融合技术,增强模型对小目标的检测能力,从而提高SLAM在复杂环境中的定位精度。 改进数据增强策略:采用自适应的数据增强方法,扩大训练集的多样性,提高模型对不同场景的适应性。 强化模型鲁棒性:通过...
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》
RDS-SLAM中的分割网络替换为YoloV8-Seg,运用ros action机制实现实时, 视频播放量 86、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 三眠花菜, 作者简介 ,相关视频:ORBSLAM3+YOLOV8动态剔除+稠密建图,r3live语义建图,无人车自主探索建图gazebo
作者: Yanke Li , Huabo Shen , Yaping Fu , Kai Wang 单位:威海创新研究院电气工程学院 期刊名称: Expert Systems With Applications 链接: A method of dense point cloud SLAM based on improved YOLOV8 and…
本文提出的系统使用YOLOv8的实例分割结果作为输入,由Python离线处理。在实验中,仅保留置信度大于0.2的检测结果。本文展示了定位性能、目标数据关联结果和在TUM RGB-D数据集和LM-Data上的消融研究。 ■4.1 定位 本文在两个数据集上进行实验,将提出的方法与若干种最先进方法...
In response, this paper introduces a novel integration of Deep Reinforcement Learning (DRL) with the advanced object detection capabilities of YOLOv8 within a SLAM framework, termed DRL-SLAM YOLOv8. This integration enhances object detection by leveraging DRL's ability to learn from environmental ...
VDO-SLAM的改进版是一个重新实现的版本;原始版本只能在作者提供的数据集上运行。改进后的VDO-SLAM需要通过ZoeDepth[30]获取深度图像,通过VideoFlow离线获取光流,并应用YOLOv8来检测动态对象。我们在所有实验设备上测试了所有SLAM系统,但由于DynaSLAM II的源代码不可用,因此直接使用了其原始论文中的实验结果。
目标检测领域必须掌握的算法:YOLOV1~V11目标检测算法原理详解+源码复现教程,一个合集全部到位!比刷剧爽多啦! 1833 25 7:14:42 App B站强推!【informer-时间序列预测】2023年最火的informer时间预测模型来了!论文解读+代码复现!真的通俗易懂!建议收藏!——(人工智能、AI) 292 26 18:17:22 App 斯坦福公开课!
【结果】结果表明,第一种为目标检测验证实验,通过对各种YOLOv8版本的验证与测试,YOLOv8n-SLAM3具有轻量化与实时性的性能,有效的降低了模型计算量;第二种实验将改进的YOLOv8n融入到ORB-SLAM3中,改进算法的绝对位姿平均误差分别降低了85.15%,81.42%,77.61%,RMSE误差值分别降低了80.07%,82.53%,79.43%,可见改进算法...