YOLOP-opencv-dnn
Utilizza OpenCV per implementare la rete di percezione della guida panoramica YOLOP, in grado di gestire contemporaneamente il rilevamento di obiettivi di traffico, la segmentazione delle aree percorribili e il rilevamento delle linee di corsia, tre compiti di percezione visiva, con implementazioni in C++ e Python. Questo set di programmi dipende solo dalla libreria opencv, liberandosi completamente da qualsiasi dipendenza da framework di deep learning.
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YOLOP-opencv-dnn ha 312 stelle su GitHub. È stato forkato 66 volte. YOLOP-opencv-dnn è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2021. I suoi temi principali sono: autonomous-driving, drivable-area-segmentation, lane-lines-detection, object-detection.
Che cos'è YOLOP-opencv-dnn?
Utilizza OpenCV per implementare la rete di percezione della guida panoramica YOLOP, in grado di gestire contemporaneamente il rilevamento di obiettivi di traffico, la segmentazione delle aree percorribili e il rilevamento delle linee di corsia, tre compiti di percezione visiva, con implementazioni in C++ e Python. Questo set di programmi dipende solo dalla libreria opencv, liberandosi completamente da qualsiasi dipendenza da framework di deep learning.
YOLOP-opencv-dnn è open source?
YOLOP-opencv-dnn è un progetto open source.
YOLOP-opencv-dnn è gratuito?
Sì. YOLOP-opencv-dnn è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
In quale linguaggio è scritto YOLOP-opencv-dnn?
YOLOP-opencv-dnn è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/hpc203-yolop-opencv-dnn.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.