共12个项目结果
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3DOD_thesis Python Star 0

  • 本项目是基于KITTI数据集的PyTorch自动驾驶三维目标检测。
  • 原始仓库地址:https://github.com/fregu856/3DOD_thesis.git 浏览量:1727 下载量:901 2 months前

    Vehicle Detection and Pose Estimation for Autonomous Driving master_thesis_code C++ Star 0

  • 这个仓库包含了我硕士论文的源代码,描述了一种利用端到端神经网络从单摄像头图像中提取汽车二维和三维边界框检测的深度学习方法。该网络是由DenseBox、SSD和MS-CNN的组合而成的。在GeForce GTX Titan X GPU上,可以在0.5MPx图像(来自KITTI数据集的图像)上以10fps的速度运行。
  • 原始仓库地址:https://github.com/libornovax/master_thesis_code.git 浏览量:1218 下载量:72 2 months前

    Self-Driving-Car-3D-Simulator-With-CNN Python Star 0

  • 作为程序员,我们都想知道自动驾驶汽车是如何被编程的。我也经历了同样的阶段,所以这就是,一个非常简单的数字自动驾驶汽车,用Python语言控制,使用强化q-学习算法和卷积神经网络。你可以把它应用到任何游戏中,算法可以调整,奖励规则可以改变,以允许不同的结果。在我们阅读代码的过程中,我将逐步解释每行代码的作用,一旦您掌握了它,就可以继续编写代码并按照您的意愿进行操作。 为了检测车道,我们需要将游戏帧发送给算法进行处理。我使用了一个名为mss(MultipleScreenShot)的库,它允许用户快速截屏,而FPS的效果几乎是最小的。不幸的是,如果没有指定坐标,它将获取整个屏幕的屏幕截图,因此为了获得游戏帧,游戏需要正确定位。
  • 原始仓库地址:https://github.com/sagar448/Self-Driving-Car-3D-Simulator-With-CNN.git 浏览量:1752 下载量:80 2 months前

    Stereo-RCNN Python Star 0

  • **Stereo-RCNN**这个项目包含了我们CVPR 2019论文arxiv的实现。Stereo-RCNN专注于在自动驾驶场景中使用纯图像数据进行精确的三维目标检测和估计。它具有同时对立体图像进行目标检测和关联,利用二维信息对三维框进行估计,对三维框进行精确的密集对齐。我们还提供了一个基于单眼二维检测的轻量级版本,该版本只在密集对齐模块中使用立体图像。
  • 原始仓库地址:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Stereo-RCNN 浏览量:1760 下载量:449 2 months前

    VoxelNet-tensorflow Python Star 0

  • 本项目是一种用于自主驾驶的三维目标检测系统。 关于VoxelNet的tensorflow实现。请访问如下链接: https://arxiv.org/abs/1711.06396
  • 原始仓库地址:https://github.com/tsinghua-rll/VoxelNet-tensorflow.git 浏览量:1587 下载量:444 2 months前

    MultiNet Python Star 0

  • 本项目是自动驾驶的实时联合语义推理。 多项网络能够联合进行道路分割、车辆检测和街道分类。该模型在分割方面达到了实时的速度和最先进的性能。查看我们的论文以获得详细的模型描述。(https://arxiv.org/abs/1612.07695) 多项网络经过优化,在实时速度下性能良好。它有两个组成部分:KittiSeg,它设置了一个新的国家的道路分割;和KittiBox,在推理速度和检测性能上都优于基准的fast - rcnn。 该模型采用编解码器结构。它为每个任务使用一个VGG编码器和几个独立的解码器。这个存储库包含在一个网络中组合多个tensorflow模型的通用代码。各个任务的代码由KittiSeg、KittiBox和KittiClass存储库提供。这些存储库在这个项目中用作子模块。这个项目与TensorVision后端兼容,后者允许以一种非常简洁的方式组织实验。
  • 原始仓库地址:https://github.com/MarvinTeichmann/MultiNet.git 浏览量:1578 下载量:17 2 months前

    Vehicular-Ad-Hoc-Network-On-Highways C Star 0

  • 车辆自组网(VANET)是一种利用移动车辆作为网络节点来创建移动网络的技术。VANET将每一辆参与其中的车辆都变成一个无线路由器或节点,允许车辆之间大约100米的距离进行连接,从而创建一个范围广泛的网络。当车辆脱离信号范围并退出网络时,其他车辆也可以加入进来,将车辆彼此连接起来,从而创建一个移动互联网。VANET是MANET的一个子组,其中节点指的是车辆。由于车辆的行驶受到道路的限制,我们可以在关键位置部署固定的基础设施。
  • 原始仓库地址:https://github.com/amlanbhadra/Vehicular-Ad-Hoc-Network-On-Highways.git 浏览量:1415 下载量:267 2 months前

    AutoRCCar Python Star 0

  • 本项目利用Raspberry Pi、Arduino和开源软件构建了一款无人驾驶RC汽车。Raspberry Pi通过摄像头模块和超声波传感器收集数据,并将数据无线传输到电脑上。计算机处理输入图像和传感器数据,分别用于目标检测(停车标志和交通信号灯)和避碰。一个神经网络模型在计算机上运行,并根据输入图像对转向进行预测。然后,预测发送到Arduino的RC汽车控制。
  • 原始仓库地址:https://github.com/hamuchiwa/AutoRCCar.git 浏览量:1254 下载量:999 2 months前

    avod Python Star 0

  • **avod**这个存储库包含用于3D对象检测的聚合视图对象检测(AVOD)网络的Python实现的公共版本。 如果您使用此代码,请引用我们的论文: Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation: https://arxiv.org/abs/1712.02294
  • 原始仓库地址:https://github.com/kujason/avod.git 浏览量:1393 下载量:19 3 months前

    carla C++ Star 0

  • **CARLA**是一个用于自动驾驶研究的开源模拟器。CARLA已经从头开始开发,支持自动驾驶系统的开发、培训和验证。除了开源代码和协议之外,**CARLA**还提供了用于此目的的开放数字资产(城市布局、建筑、车辆),可以免费使用。仿真平台支持灵活的传感器套件规格和环境条件。
  • 原始仓库地址:https://github.com/carla-simulator/carla.git 浏览量:1696 下载量:113 3 months前

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