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睿智的目标检测——Pytorch搭建YoloV7-3D单目图像目标检测平台
企业开发
2023-05-18 01:52:25
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睿智的目标检测——Pytorch搭建YoloV7-3D单目图像目标检测平台
学习前言
源码下载
YoloV7-3D改进的部分(不完全)
YoloV7-3D实现思路
一、整体结构解析
二、网络结构解析
1、主干网络Backbone介绍
2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取
3、利用Yolo Head获得预测结果
三、预测结果的解码
1、获得预测框与得分
2、得分筛选与非极大抑制
四、训练部分
1、计算loss所需内容
2、正样本的匹配过程
a、匹配先验框与特征点
b、SimOTA自适应匹配
3、计算Loss
训练自己的YoloV7-3D模型
一、数据集的准备
1、数据集加载格式修改
1、dataloader数据加载修改
1、3D目标的马赛克数据增强
二、数据集的处理
三、开始网络训练
四、训练结果预测
常见问题汇总
学习前言
基于Rope3D数据集实现YOLOv7-3D目标检测算法。
源码下载
待完善
数据集可视化
YOLOv7-3D检测效果
训练30epoch的效果
教程
待完善算法
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转载自
blog.csdn.net/weixin_43293172/article/details/130224649
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