文件名称：CAP_augmentation:剪切和粘贴增强以进行对象检测和实例分割
文件大小：16.44MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-24 10:23:20
self-driving-car segmentation object-detection semantic-segmentation augmentation
“剪切和粘贴”增强 存储库包含易于使用的“剪切和粘贴”增强功能的Python实现，用于对象检测以及实例和语义分段。 其主要思想来自于并通过使用鸟瞰图变换（BEV）在相机坐标系中添加3D对象的能力得到了补充。 易于使用 安装 要安装所有要求，请运行： pip install -r requirements.txt 要求 的Python 3 OpenCV 麻木 使用例 所有示例都显示在 像素坐标中的用法 from src . cap_aug import CAP_AUG import cv2 SOURCE_IMAGES = [ 'list/' , 'of/' , 'paths/' , 'to/' , 'the/' , 'source/' , 'image/' , 'files' ] ##### For example a list of paths to images can be set
【文件预览】：
CAP_augmentation-main
----BEV()
--------config.py(520B)
--------camera_intrinsic_params.yaml(596B)
--------bev_transform.py(6KB)
----src()
--------cap_aug.py(17KB)
--------utils.py(2KB)
----requirements.txt(85B)
----test_generation.ipynb(7.22MB)
----example_images()
--------result.png(2.5MB)
--------img_900983.png(1.75MB)
--------all.png(923KB)
--------result_vis.png(2.5MB)
--------img_174124862194.png(938KB)
----dataset()
--------vb()
--------cityscapes()
----LICENSE(34KB)
----README.md(5KB)
----.gitignore(2KB)