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这是机器人小组视觉与雷达的结合程序，首先通过yolo目标检测识别到物体，然后把识别到的数据发送给ros里面程序，用于雷达数据结合
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Alternatives and similar repositories for ros_darknet_yolov4
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- YoloV5模型简化部署， 方便在OpenCV里面调用。☆35Updated 3 years ago
- jetson nano 部署 yolov5+TensorRT+Deepstream☆51Updated 2 years ago
- Multiple Object Tracking☆122Updated 2 years ago
- 基于QT的缺陷检测系统，包括图像检测以及目标检测两个部分，支持ONNXRuntime加速☆47Updated 3 years ago
- 基于yolov5的C++单目摄像头测距☆38Updated last year
- Algorithm based on Yolo v5 to detect the front vehicles' distance☆56Updated last year
- yolov8n 目标检测部署版本，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon），全网部署最简单、速度最快的部署方式。☆46Updated last year
- 基于DeepStream6.0和yolov5-6.0的目标检测☆19Updated 3 years ago
- yolov5-deepsort+opencv.kcf+TensorRT+QT☆29Updated 3 years ago
- 使用YOLOv5+DeepLabV3Plus实现仪表的检测、指针表盘分割和刻度读数识别☆44Updated 3 years ago
- YOLOv11 & YOLOv8 + DeepSort☆146Updated 10 months ago
- yolo模型使用cv2推理并使用qt5添加GUI后打包部署。pt模型转onnx模型；opencv.dnn完成推理；pyqt实现可视界面；打包为exe方便移植☆126Updated 2 years ago
- 使用TensorRT加速YOLOv8-Seg，完整的后端框架，包括Http服务器，Mysql数据库，ffmpeg视频推流等。☆86Updated 2 years ago
- This project utilizes PyQt5, YOLOv8, and TensorFlow for vehicle detection and identification, including speed monitoring and fine issuanc…☆104Updated 2 years ago
- 基于 yolov5 和 PyQt5 开发工具搭建了实时违法检测区域入侵软件，支持自定义检测区域、多种对象检测以及事件信息统计。☆96Updated 2 years ago
- 记录yolov5的TensorRT量化及推理代码，经实测可运行于Jetson平台☆19Updated 2 years ago
- YOLOV5 小目标检测修改版☆193Updated 4 years ago
- This YOLOv5🚀😊 GUI road sign system uses MySQL💽, PyQt5🎨, PyTorch, CSS🌈. It has modules for login🔑, YOLOv5 setup📋, sign recognitio…☆228Updated last year
- 基于Yolo&CNN的车牌识别可视化项目☆15Updated 3 years ago
- 🌟Change the world, it will become a better place. | 以科研和竞赛为导向的最好的YOLO实践框架!☆238Updated last year
- 使用ONNXRuntime部署yolov5-lite目标检测，包含C++和Python两个版本的程序☆61Updated 3 years ago
- 基于Yolov4的行人检测、行人距离估计、多目标跟踪系统☆63Updated 4 years ago
- 本项目为基于yolov5的GUI目标识别程序，支持选择要使用的权重文件，设置是否使用GPU、置信度阈值等参数。☆97Updated 3 years ago
- yolov11 的tensorRT C++ 部署，后处理使用cuda实现比较耗时的操作。☆44Updated 3 weeks ago
- https://github.com/amov-lab/SpireCV☆185Updated 10 months ago
- 基于Yolov5的Vue前端目标检测和训练可视化系统☆77Updated 3 years ago
- 本项目可以检测人是否佩戴口罩，若佩戴则输出绿框，未佩戴则输出红框; 本项目基于yolov5，部署通过TensorRT加速，帧率可达200FPS☆43Updated 3 years ago
- 利用PaddleDetection进行开发，选择PPYolor18作为部署模型，完成端到端的垃圾检测模型训练；最后将训练好的模型部署到树莓派上，实现实时垃圾检测！☆11Updated 4 years ago
- yolov5 detector using rockchip rknn in C++☆41Updated 2 years ago
- A simple implementation of Tensorrt YOLOv8☆86Updated 2 years ago