Startseite Projekte YOLOP
YOLOP
Python

YOLOP

You Only Look Once für panoptische Fahrwahrnehmung.(MIR2022)

von hustvl · GitHub
Sterne
Forks
Lizenz
Erstellt
Letzter Commit
Sprache
autonomous-drivingdrivable-area-segmentationjetson-tx2MITPython
Auf GitHub ansehen
In einfachen Worten

Erkennen Sie Objekte, identifizieren Sie befahrbare Bereiche und erkennen Sie Fahrspuren in Echtzeit für autonome Fahranwendungen.

Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →
YOLOP — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
2 2172 216
2026-07-202026-08-31
📈 YOLOP verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar
E-Mail-Alerts erhalten →
📄 Über

You Only Look Once für panoptische Fahrwahrnehmung.(MIR2022)

YOLOP hat 2.2k Sterne auf GitHub. Es wurde 458-mal geforkt. YOLOP ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2021 aktiv entwickelt. YOLOP ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: autonomous-driving, drivable-area-segmentation, jetson-tx2, lane-detection.

Frequently asked questions

Was ist YOLOP?

You Only Look Once für panoptische Fahrwahrnehmung.(MIR2022)

Ist YOLOP Open Source?

YOLOP ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Ist YOLOP kostenlos?

Ja. YOLOP ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht YOLOP?

YOLOP ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist YOLOP geschrieben?

YOLOP ist hauptsächlich in Python geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
olud.ai badge — YOLOP

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=hustvl-yolop)](https://olud.ai/project/hustvl-yolop.html)
Weitere Abzeichenoptionen →
🧬 Teilt DNA mit🧬 DNA-Karte ansehen →

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.