文件名称：dji-tello-object-detection-segmentation:这个Git仓库允许实现最先进的MaskRCNN算法，以对来自DJI-Tello无人机的视频馈送进行实例分割
文件大小：929KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 13:10:26
computer-vision image-segmentation mask-rcnn dji-tello Python
面罩-RCNN 使用实现实时语义分割。 要求 Ubuntu 18.04 Python 3.6 Tensorflow 1.9 凯拉斯2.1.6 OpenCV 4.0 该算法已经在上述配置上进行了测试，但是我很确定其他组合也可以有效地工作。 但是请确保您具有上述的TF / Keras组合。 Opencv 3.4就足够了。 如果您的系统中装有GPU并使用CUDA加速学习，则此实现会更好。 在具有1050Ti（具有768 cuda内核的4 GB），i5-8220和8GB RAM的MSI笔记本电脑中，获得的FPS为4.637。 另外，为了在Tello上进行测试，请确保已打开无人机并将其连接到其WiFi网络。 退出此代码后，请按TAB键起飞，然后按BACKSPACE键降落。 其他手动导航命令在python代码的标题中给出。 入门 确保已从安装了TelloPy 。 安装依赖关系（上面未
【文件预览】：
dji-tello-object-detection-segmentation-master
----requirements.txt(149B)
----samples()
--------__init__.py(1B)
--------__pycache__()
--------coco.py(21KB)
----telloCV-masked-rcnn.py(12KB)
----1.png(816KB)
----_config.yml(26B)
----README.md(2KB)
----mrcnn()
--------__init__.py(1B)
--------parallel_model.py(7KB)
--------utils.py(33KB)
--------config.py(8KB)
--------__pycache__()
--------visualize.py(19KB)
--------model.py(121KB)
----tracker.py(6KB)