Cam2BEV
Implementazione TensorFlow per calcolare un'immagine a vista d'uccello (BEV) segmentata semanticamente date le immagini di più telecamere montate su veicoli.
Crea un'immagine a volo d'uccello da più immagini di telecamere di veicoli per applicazioni di guida autonoma.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.
Gratis · senza carta · disdici quando vuoiImplementazione TensorFlow per calcolare un'immagine a vista d'uccello (BEV) segmentata semanticamente date le immagini di più telecamere montate su veicoli.
Cam2BEV ha 790 stelle su GitHub. È stato forkato 127 volte. Cam2BEV è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2020. Cam2BEV è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: autonomous-vehicles, birds-eye-view, computer-vision, deep-learning.
Che cos'è Cam2BEV?
Implementazione TensorFlow per calcolare un'immagine a vista d'uccello (BEV) segmentata semanticamente date le immagini di più telecamere montate su veicoli.
Cam2BEV è open source?
Cam2BEV è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
Cam2BEV è gratuito?
Sì. Cam2BEV è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è Cam2BEV?
Cam2BEV è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto Cam2BEV?
Cam2BEV è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://opensourceai.tech/project/ika-rwth-aachen-cam2bev.html)
