睿智的目标检测——Pytorch搭建YoloV7-3D单目图像目标检测平台

睿智的目标检测——Pytorch搭建YoloV7-3D单目图像目标检测平台

• 学习前言
• 源码下载
• YoloV7-3D改进的部分（不完全）
• YoloV7-3D实现思路
• • 一、整体结构解析
  • 二、网络结构解析
  • • 1、主干网络Backbone介绍
    • 2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取
    • 3、利用Yolo Head获得预测结果
  • 三、预测结果的解码
  • • 1、获得预测框与得分
    • 2、得分筛选与非极大抑制
  • 四、训练部分
  • • 1、计算loss所需内容
    • 2、正样本的匹配过程
    • • a、匹配先验框与特征点
      • b、SimOTA自适应匹配
    • 3、计算Loss
• 训练自己的YoloV7-3D模型
• • 一、数据集的准备
    • • 1、数据集加载格式修改
    • • 1、dataloader数据加载修改
    • • 1、3D目标的马赛克数据增强
  • 二、数据集的处理
  • 三、开始网络训练
  • 四、训练结果预测
• 常见问题汇总

学习前言

基于Rope3D数据集实现YOLOv7-3D目标检测算法。

源码下载

待完善

数据集可视化

YOLOv7-3D检测效果

训练30epoch的效果

教程

待完善算法