Startseite Projekte darknet_ros
darknet_ros
C++

darknet_ros

YOLO ROS: Echtzeit-Objekterkennung für ROS

von leggedrobotics · GitHub
Sterne
Forks
Erstellt
Letzter Commit
Sprache
computer-visiondarknetdarknet-rosBSD-3-ClauseC++
Auf GitHub ansehen
In einfachen Worten

Erkennen Sie Objekte in Kamerabildern mit einem Echtzeitsystem auf Ihrem Computer.

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 →
darknet_ros — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
2 4392 438
2026-07-072026-08-31
📈 darknet_ros verfolgen

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

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

YOLO ROS: Echtzeit-Objekterkennung für ROS

darknet_ros hat 2.4k Sterne auf GitHub. Es wurde 1.2k-mal geforkt. darknet_ros ist hauptsächlich in C++ geschrieben. Es wird seit 2017 aktiv entwickelt. darknet_ros ist unter der BSD-3-Clause-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: computer-vision, darknet, darknet-ros, deep-learning.

Frequently asked questions

Was ist darknet_ros?

YOLO ROS: Echtzeit-Objekterkennung für ROS

Ist darknet_ros Open Source?

darknet_ros ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der BSD-3-Clause-Lizenz veröffentlicht.

Ist darknet_ros kostenlos?

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

Unter welcher Lizenz steht darknet_ros?

darknet_ros ist unter der BSD-3-Clause-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist darknet_ros geschrieben?

darknet_ros ist hauptsächlich in C++ geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
olud.ai badge — darknet_ros

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

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

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