用YOLO来处理动态场景的思路很简单:检测到那些会动的目标(如人、车),并把相关区域内的点移除,不让这些点进入SLAM中。因此这些文章的不同之处就在于两个方面:如何检测目标,如何选取移除的区域。Visual SLAM in Human Populated Environments: Exploring the Trade-off between Accuracy and Speed of YOLO and Mask ...
比如基于CNN 的3D语义建图，通过将CNN的多视角语义预测，融合到SLAM 系统所构建的稠密地图中，从而生产3...
全新升级的Prometheus 230科研无人机(简称P230)是一款专为科研工作者及开发者设计的小型(250mm轴距)无人机实验平台。机载计算机升级为算力100TOPS的Allspark2-Orin NX,结合Prometheus自主无人机开源项目和Prometheus专业版地面站等软件,可实现室内(拒止)环境下视觉定位、视觉避障、YOLO点击跟踪等功能。 功能介绍 <<< ...
动态场景下基于实例分割的SLAM(总结与反思)简单的聊聊之前做的动态场景下的语义SLAM问题吧。 先介绍下我毕设的总体思路:双目,室外,框架选用ORB-SLAM2,并加入MaskRCNN语义分割...,目前尚未找到这类数据集权重,而自己从头开始训练代价太大(8gpu跑两天) 或者另外一种思路是改用yolo算法之类的纯检测,关于这个问题我去...
YOLO+动态SLAM稠密建图 目前目标检测还是采用txt文件离线处理,第一次做还有所不足,欢迎大家一起讨论学习
.gitattributes .gitignore CMakeLists.txt Dependencies.md LICENSE.txt License-gpl.txt README.md build.sh Repository files navigation README License GPL-3.0 license ORBSLAM2_With_YOLOV3 ORBSLAM2与YOLOV3的简单融合 环境: ubuntu 1604 + PCL1.8 + CUDA8 ORBSLAM2 Darknet YOLOV3About...
This is an improved version ofORB-SLAM3that adds an object detection module implemented withYOLOv5to achieve SLAM in dynamic environments. Object Detection Dynamic SLAM Fig 1 : Test with TUM dataset Getting Started 0. Prerequisites We have tested on: ...
YOLO+动态SLAM稠密建图 山巅以寺 编辑于 2023年06月21日 15:50 目前目标检测还是采用txt文件离线处理,第一次做还有所不足,欢迎大家一起讨论学习 分享至 投诉或建议 赞与转发
您提到的YOLOv8-ORB-SLAM3组合,是计算机视觉和机器人领域中的一个强大工具组合,特别适用于动态环境中的视觉SLAM(即时定位与地图构建)。 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...
YOLO-fast-lio-sam 是一个结合了目标检测和 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)的激光图像目标检测项目。它的主要目标是通过融合目标检测和 SLAM 的方法,提高激光图像中目标检测的准确性和鲁棒性。YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法