睿智的目标检测——Pytorch搭建YoloV7-3D单目图像目标检测平台

7月前作者：_白鹭先生_ 分类：Toy博客阅读(34) 违法举报

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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

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YOLOv7-3D检测效果

训练30epoch的效果
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教程

待完善算法文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-558863.html

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