Advertisement

【LiDAR】3D目标检测PointPillars：解析论文与代码、实现部署

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程深入剖析PointPillars算法在3D LiDAR数据上的目标检测应用，涵盖论文核心思想及其实现细节，并指导如何进行模型的部署。 【lidar】3D目标检测PointPillars：论文解读、代码解读、部署实现

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【LiDAR】3D目标检测PointPillars：解析论文与代码、实现部署
    优质
    本教程深入剖析PointPillars算法在3D LiDAR数据上的目标检测应用，涵盖论文核心思想及其实现细节，并指导如何进行模型的部署。 【lidar】3D目标检测PointPillars：论文解读、代码解读、部署实现
     
  • C# 中部署 YoloV10 目标检测
    优质
    本教程介绍如何在C#环境中成功部署YoloV10目标检测模型，涵盖必要的设置步骤和代码实现细节。 在C#环境中部署YoloV10目标检测模型涉及多个步骤和技术细节。首先需要确保开发环境已经安装了必要的.NET SDK和其他依赖项，并且具备相关库的访问权限，以便于集成深度学习框架如TensorFlow或PyTorch等，用于加载和运行预训练的YOLOv10模型。此外，在代码实现中还需要处理图像输入、输出数据格式转换以及性能优化等问题以确保目标检测任务能够在C#应用程序中高效执行。
     
  • YOLOv8目标检测代码解析
    优质
    简介：本文详细解析了YOLOv8的目标检测代码，深入探讨其架构与优化技术，旨在帮助开发者理解并有效应用该算法。 截至目前为止，YOLOv8的最新源码可以在GitHub上找到。
     
  • 基于ONNXRuntime的yolov5-lite目标检测部署（含C++与Python实现）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用ONNXRuntime实现YOLOv5-Lite模型的目标检测项目，包含详细的C++和Python代码示例，适用于快速部署和应用。 我打算使用OpenCV配置yolov5-lite目标检测模型，但遇到问题：OpenCV的dnn模块无法正确读取.onnx文件。因此，计划改用ONNXRuntime来部署yolov5-lite的目标检测功能，并且会编写C++和Python两个版本的程序来进行测试。
     
  • 用Python部署Yolov9目标检测ONNX模型的源代码
    优质
    这段源代码提供了使用Python将YOLOv9目标检测模型转换为ONNX格式并进行部署的方法，适用于需要高性能实时物体识别的应用场景。 【视频演示】https://www.bilibili.com/video/BV14C411x7NK/ 【测试环境】anaconda3+python3.8 torch==1.9.0 onnxruntime==1.16.2
     
  • C# OpenCvSharp DNN yolov4目标检测部署.rar
    优质
    本资源为C#环境下使用OpenCvSharp和DNN库实现YOLOv4的目标检测项目，包含完整代码和配置文件，方便快速部署。 关于使用C# OpenCvSharp DNN部署yolov4目标检测的源码可以参考相关博客文章的内容。该文章详细介绍了如何在C#环境下利用OpenCvSharp库实现YOLO v4的目标检测功能，并提供了具体的代码示例和步骤说明，适合需要进行图像识别与处理的研究人员或开发者阅读学习。
     
  • Opencv部署：YOLOv5目标检测与C++模型集成
    优质
    本文介绍如何在OpenCV中部署YOLOv5进行目标检测，并将其成功整合到C++项目中的详细步骤和技巧。 由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下以提高算法速度和稳定性。本段落主要讲述如何在Windows 10操作系统下使用Visual Studio工程通过OpenCV部署Yolov5模型的具体步骤： 1. 在Python环境中利用export.py脚本导出.onnx格式的模型文件。 2. 在C++环境下，借助OpenCV库中的DNN模块进行模型导入和调用。 完成上述操作后，在CPU上运行时可以实现检测功能（注意：当前未使用任何加速手段）。本段落特别适合刚开始转向C++开发环境的算法初学者。
     
  • YOLOv8对象检测、实例分割与目标跟踪：从训练至部署详解
    优质
    本教程全面解析YOLOv8在对象检测、实例分割及目标跟踪中的应用，涵盖模型训练、优化和实际部署全流程。 今天给大家分享一套YOLOv8的视频教程，《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》，2023年新课内容包括： - 章节1：介绍YOLOv8及其安装环境测试。 - 章节2：讲解YOLOv8模型结构与源码细节。 - 章节3：涵盖如何使用YOLOv8进行自定义对象检测。 - 章节4：演示利用YOLOv8做工业缺陷检测的实例分割任务。 - 章节5：探讨怎样实现基于YOLOv8的对象跟踪功能定制化开发。 - 章节6：讲述将YOLOv8模型部署到实际应用中的方法和技巧。 - 章节7：总结整个课程的核心内容。 这套教程提供源码、课件以及数据供学习使用。