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YOLO-BEV使用了来自nuScenes的nuPlan数据集,该数据集包含了在不同城市中采集的高质量的驾驶数据,包括多个摄像头视角、激光雷达、雷达、IMU和GPS等传感器数据。 YOLO-BEV选择了8台摄像机,每个摄像机之间间隔45度,以捕捉车辆周围的360度视野。然后将这些图像拼接成一...
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git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git 导出onnx 模型 python export.py --dynamic-batch --grid --simplify --weights=yolov7.pt 复制模型并执行 cp yolov7/yolov7.onnx tensorRT_Pro-YOLOv8/workspace cd tensorRT_Pro-YOLOv8 # 修改代码在 src/application/app_yolo.cpp: app_yol...
Inputs: Bird-eye-view (BEV) maps that are encoded by height, intensity and density of 3D LiDAR point clouds. The input size: 608 x 608 x 3 Outputs: 7 degrees of freedom (7-DOF) of objects: (cx, cy, cz, l, w, h, θ) cx, cy, cz: The center coordinates. l, w, h: ...
代码链接:https://github.com/sunsmarterjie/yolov12 1. 导读 长期以来,增强YOLO框架的网络架构一直至关重要,但主要关注基于CNN的改进,尽管注意力机制在模型能力方面已被证明具有优势。这是因为基于注意力的模型无法与基于CNN的模型的速度相匹配。本文提出了一种以注意力为中心的YOLO框架,即YOLOv12,它在保持速度的...
开源链接:https://github.com/HZAI-ZJNU/Mamba-YOLO 总结来说,本文的主要贡献如下: 我们提出了基于SSM的Mamba YOLO,为YOLO在目标检测中建立了一个新的基线,并为未来基于SSM开发更高效、更有效的检测器奠定了坚实的基础。 我们提出了ODSSBlock,其中LS Block有效地提取输入特征图的局部空间信息,以补偿SSM的局部建模...
YOLO-BEV的主要思想是将输入图像划分为3x3个网格,每个网格对应一个摄像机的视角,然后通过一个定制的检测头将这些网格转换为鸟瞰图的坐标和置信度。其优点是速度快,模型小,可以实现实时的车辆感知,但是缺点是对小物体的检测不够好,而且需要特定的摄像机布局。
开源链接:https://github.com/HZAI-ZJNU/Mamba-YOLO 总结来说,本文的主要贡献如下: 我们提出了基于SSM的Mamba YOLO,为YOLO在目标检测中建立了一个新的基线,并为未来基于SSM开发更高效、更有效的检测器奠定了坚实的基础。 我们提出了ODSSBlock,其中LS Block有效地提取输入特征图的局部空间信息,以补偿SSM的局部建模...
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