摘要：
Win10下yolov8 tensorrt模型加速部署【實戰】 TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++實現模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已經更新模型：YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, 閱讀全文
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win10下親測有效?。ㄈ绻朐趖ensorrt+cuda下部署yolov8，直接看第五5章） yolov8 官方倉庫: https://github.com/ultralytics/ultralytics 【Win10下yolov8 tensorrt模型加速部署【實戰】】：https://www. 閱讀全文
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ubuntu18.04 yolov8 tensorrt模型加速部署【實戰】 TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++實現模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已經更新模型：YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YO 閱讀全文
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? 測試信息 測試平臺：linux+docker 硬件：NVIDIA 3070 模型輸入：batchx3x640x640（測試設置batch為8） 測試模型：yolov8n，yolov8s，yolov8n，更多模型測試可以去網盤下載：文件分享 測試倉庫 yolov8相關tensrrt+cuda部署代 閱讀全文
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干活之前多用腦子，沒有sift算法，可以用orb代替，今天浪費我一天時間。傻逼玩意，其實就是抄寫SLAM十四講，但是非要把人家orb算法改為sift算法。 例如雙目相機的左相機與右相機進行時間同步，假定現在有imageLeft 1、2、3...1000，imageRight 1、2、3...1000 閱讀全文
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1 // 2 // Created by sry on 2021/7/6. 3 // 4 #include <glad/glad.h> 5 #include <GLFW/glfw3.h> 6 #include<iostream> 7 #include<cmath> 8 using namespace 閱讀全文
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參考：https://learnopengl-cn.github.io/01%20Getting%20started/04%20Hello%20Triangle/ 1、圖形渲染管線 2、頂點渲染器 3、片段渲染器 4、生成著色器程序 5、 1、圖形渲染管線 圖形渲染管線分為幾個階段小任務，對于每一個 閱讀全文
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一、總體流程 閱讀全文
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下面是openvino cpu、集成顯卡、神經棒的性能： 使用openvino的時候，你的模型一般都是.pt等等格式，可以先轉為onnx格式，再基于ModelOptimizer轉為IR格式(xml +bin)； 另外，模型優化器還能優化網絡結構(水平、垂直融合，添加、刪除一個or 多個層) open 閱讀全文
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我這里僅顯示道路和車道線 1 mask = np.zeros((hh, ww, 3), dtype=np.uint8) 2 mask[np.where(res > 0)] = (0, 255, 0) # 路面 3 mask[np.where(res > 1)] = (255, 0, 0) # 車道線 閱讀全文
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真值數據和raw data的對應部分真值的軌跡和raw data的軌跡相同，可以使用真值的數據進行軌跡評估。 （kitti總共有編號為00~20的21個數據集序列，其中只有00~10序列公開了真值，序列11~20僅用來做為算法評估使用）： Nr. Sequence name Start End 00 閱讀全文
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一、數據準備與處理 這里使用的是kitti數據集中：2011_10_03_drive_0047_sync.zip、2011_10_03_calib.zip。 直接在命令行解壓上述兩個壓縮包： 1 unzip 2011_10_03_calib.zip 2 unzip 2011_10_03_drive_ 閱讀全文
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下面是bin格式轉pcd格式批量處理代碼，其中品紅色是需要改成你的實際情況的地方。 cpp：【note：代碼中，pcd文件的路徑改為你自己的】 1 #include <boost/program_options.hpp> 2 #include <pcl/point_types.h> 3 #inclu 閱讀全文
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一下內容來自官方手冊；速騰官網：https://www.robosense.cn/resources 其中128線激光雷達對應文檔為：《RS-Ruby 產品用戶手冊 中文》，翻到最下面就是。 一、安裝官方最新驅動 我的環境：Ubuntu 18.04 - ROS melodic desktop-ful 閱讀全文