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3D目标检测是根据物体的形状、位置和方向来识别和定位物体的任务。在2D目标检测中，被检测到的物体仅表示为矩形边界框。3D目标检测任务通过预测物体周围的包围框，可以获取物体的三维位置信息。 3D目标检测在各行各业都有广泛的应用。一些常见的用途包括： 🎯 机器
本文将分享保存实时目标检测结果的方法，包括将目标信息逐帧保存到.txt文件中、逐帧输出检测结果图片、以及如何保存所有检测图片（包括视野中无目标的帧）。 目录 0.准备 1.目标信息保存 2.检测图片保存 3.保存所有帧 本文以单摄像头实时目标检测进行演
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这篇博客将在单摄像头目标检测的基础上，实现单网络多线程的实时目标检测。 在detect.py同级目录下新建streams.txt文件，每个视频流源单独成行： 本地摄像头填0 USB摄像头填1,2,3… IP摄像头要根据摄像头类型，按下面格式填写（我将在之后的博客中讲解实现） 0是电脑自带摄像
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参考博主hello689的教程，文中主要介绍了对于kitti的三维目标检测，本文对代码进行修改，添加旋转坐标轴的代码，以适配自己的雷达，可以参考这个博主的流程，再看本文对旋转参数的修改。 3.1 ros.py代码修改 3.2 pointpillar.launch代码修改 3.3 pointpillar.rviz代码修改 3.4 ros.py订阅话
