Yolo-Midas：融合YOLOv3和MiDaS于单一Resnext101骨干网络以实现自主导航

简介：
简介：Yolo-Midas结合了YOLOv3的目标检测与MiDaS的深度估计能力，基于ResNext101骨干网络，为自主导航提供精准的对象识别及场景理解。 yolo-midas自主导航将YOLOv3与MiDaS结合到单个Resnext101主干网络中。其目的是使用同一个特征提取器进行两个不同的应用：对象检测和单眼深度估计。有关详细信息，请阅读相关文章。 该模型在“建筑安全装备数据”上进行了训练，如果需要对自定义数据集进行培训，请参考页面中的数据准备步骤，并将数据放置于data/customdata/custom.data文件夹中，然后使用以下命令进行训练：python3.6 train.py --data data/customdata/custom.data --batch 8 --cache --cfg cfg/mde.conf --epochs 50 --img-size 512。请参考配置文件cfg/mde.cfg更改网络配置并冻结不同的分支。 该模型是YOLO-MiDaS的一部分，用于提供更高效的自主导航解决方案。