目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

ml_with_django ml_with_django是一个开源模板，用于通过django应用程序提供机器学习模型。 该项目还包含一个基于django-admin的几乎可用于生产环境的管理仪表板。 您仅需几个步骤，即可使用此模板非常快速地开发基于django的ml应用程序。 该项目使用tensorflow 1.8版本，该版本仍然依赖于旧api版本。 更新到当前的tensorflow版本可能会产生不兼容的冲突。 本文件的内容 截屏 图像管理的管理员后端 日志管理 用户和组权限的屏幕截图 设定（TBD） 移至设置。 预安装 python 3.6.5 点子 virtualenv或virtualwrapper 设置管理员用户并开始使用 默认情况下，Django将创建一个本地sqllite.db并将该数据库用于本地开发。 创建一个超级用户帐户，然后启动应用程序： $ m

伪装物体检测（CVPR2020-Oral） 作者：，，，，，。 0.前言 欢迎加入COD社区！ 我们在微信中创建了一个群聊，您可以通过添加联系人（微信ID：CVer222）来加入。 请附上您的从属关系。 该存储库包括详细的介绍，强大的基准（搜索和识别网，SINet）以及用于伪装目标检测（COD）的一键评估代码。 有关伪装物体检测的更多信息，请访问我们的并阅读 / 。 如果您对我们的论文有任何疑问，请随时通过电子邮件与或。 如果您使用SINet或评估工具箱进行研究，请引用本文（ ） 0.1。 :fire: 消息 :fire: [2020/10/22] :collision: 可以通过电子邮件（ ）提供培训代码。 请提供您的姓名和机构。 请注意，该代码只能用于研究目的。 [2020/11/21]已更新评估工具：Bi_cam（cam> threshold）= 1-> Bi_cam（cam> = threshold

基于jQuery的视频播放组件，低版本浏览器使用object和embed，代码量少，video控制器按钮样式可自定义。详细使用方法可见 https://blog.csdn.net/zh_rey/article/details/80812931

服务器上的YOLO 此存储库包含在服务器即服务上运行检测算法的代码，并且具有我的方法的实时实现。 自由使用它:) 强烈建议启动并运行Tensorflow-gpu。 在目录内移动之后。 运行项目： 安装虚拟环境 pip install virtualenv 启动虚拟环境 virtualenv venv 激活virtualenv . venv/bin/activate 安装要求 pip install -r requirements.txt 下载并转换yolov3和yolov3-tiny的权重 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights ./yad2k.py yolov3.cfg yolov3.weights yolo.h5 wget https://pjreddie.com/media/files/yol

获取计算机MAC、硬盘ID、操作系统等信息的ActiveX库 示例程序：

ClientInfoX.dll 实例

消息窗口

using Word; 下面的例子中包括C#对Word文档的创建、插入表格、设置样式等操作： （例子中代码有些涉及数据信息部分被省略，重要是介绍一些C#操作word文档的方法） public string CreateWordFile(string CheckedInfo) ...{ string message = ; try ...{ Object Nothing = System.Reflection.Missing.Value; Directory.CreateDirectory(C:/CNSI); //创建文件所在目录 str

Unity_Detection2AR 一种将对象定位合并到常规计算机视觉对象检测算法中的简单解决方案。 想法：没有太多的开源实时3D对象检测。 这是一个使用“更流行”的2D对象检测，然后使用几个特征点对其进行本地化的示例。 它使用最近发布的进行对象检测，并使用ARFoundation进行AR。 它可以在iOS和Android设备上使用。 目前支持微小的Yolo2和3。 要求 "com.unity.barracuda": "1.0.3", "com.unity.xr.arfoundation": "4.0.8", "com.unity.xr.arkit": "4.0.8", "com.unity.xr.arcore": "4.0.8" 用法 它是在Unity 2020.2.1中开发的，需要具有更新的AR包的产品就绪的梭子鱼。 梭子鱼的预览版似乎不稳定，可能无法正常工作。 在Unity

任务 鸟瞰（2017）

Dusty Phillips，Unleash the power of Python 3 objects.