import rclpyfrom rclpy.node import Nodefrom sensor_msgs.msg import Imagefrom cv_bridge import CvBridgeimport cv2from ultralytics import YOLOclass YoloImageSubscriber(Node): def __init__(self): super().__init__('yolo_image_subscriber') # 이미지 토픽 구독 (예: /camera/image_raw) self.subscription = self.create_subscription( Image, '/intel_realsense_r200_depth/..

png파일을 mp4로 바꿔줄 일이 있어서 파이썬으로 간단하게 만들 수 있는 코드이다. import cv2import osdef png_to_mp4(image_folder, output_file, fps=30): # 폴더 안의 모든 PNG 파일을 가져옵니다. images = [img for img in os.listdir(image_folder) if img.endswith(".png")] images.sort() # 파일명에 따라 순서대로 정렬 # 첫 번째 이미지를 열어 크기 정보를 가져옵니다. first_image = cv2.imread(os.path.join(image_folder, images[0])) height, width, layers = first_image..

python = 3.8.8 pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install opencv-python==4.2.0.30 pip install tensorboardX==1.8 pip install scipy 1. 데이터셋 전처리(파일명에서 한글 삭제) import os import shutil # 카테고리 및 해당 인덱스 정의 light = ['무광원', '정면광원', '좌측광원', '우측광원', '후면광원'] # 3 location = ['계기판', '네비게이션', '룸미러', '썬바이저', '정면', '좌사이드미러', '우사이드미러'] ..

0. 환경설정!pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html!pip install opencv-python!pip install pandas!pip install random2!pip install seaborn!pip install numpy>=1.20.3!pip install albumentations!python3 -m pip install --user albumentations!pip install -q -U segmentation-models-pytorch albumentations> /dev/null!pip install timm==0.9.5!p..

이 연구는 신뢰할 수 있는 각도 회귀를 위해 새로운 E-RPN을 사용하여 Complex-YOLO를 소개한다. • 우리는 현재 주요 모델보다 5배 이상 빠르면서도 KITTI 벤치마크 스위트에서 평가한 높은 정확도의 실시간 성능을 제시합니다. • E-RPN의 지원을 받아 각 3D 상자의 정확한 헤딩을 추정하여 주변 객체의 궤적을 예측할 수 있습니다. • 다른 Lidar 기반 방법과 비교하여, 우리의 모델은 한 번의 전진 경로에서 모든 클래스를 효율적으로 동시에 추정합니다. Bird's - eye View (BEV) 조감도 새가 하늘에서 내려다 보는 것과 같이 표현한 그림 Lidar 데이터에서는 Point Cloud 데이터를 XY projection하여 나타낸 프레임 Architecture YOLO 모델에 E..

0. 환경설정(python = 3.8.8) !pip install ultralytics !pip install opencv-python !pip install matplotlib pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html import ultralytics ultralytics.checks() #설치 확인 1. 데이터 준비 Road Sign Detection (kaggle.com) Road Sign Detection 877 images belonging to 4 classes. www.kaggle.com import x..