由于很多场景需要测距，而深度图、点云等获取、配准、融合困难，尝试直接在目标增加距离标注进行训练，理论上标注准确，数据集够，就可以实现。
目前已经跑通YOLO增加距离训练：
目前准度不够，仅将项目测试跑通了，下图是用了10张图片随意标注距离进行训练之后模型预测的结果
自己做了一个标注距离的界面，正在标注数据集中，等标完再训练看效果
相关推荐
AI.NET 极客圈10 分钟前
.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（四）：Qdrant ── 实时高效的向量搜索利器用户214118326360217 分钟前
dify案例分享--告别手工录入！Dify 工作流批量识别电子发票，5分钟生成Excel表格SweetRetry18 分钟前
前端依赖管理实战：从臃肿到精简的优化之路Icoolkj26 分钟前
Komiko 视频到视频功能炸裂上线！LLM大模型28 分钟前
LangChain篇-提示词工程应用实践TiAmo zhang30 分钟前
人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域算家计算37 分钟前
6GB显存玩转SD微调！LoRA-scripts本地部署教程，一键炼出专属AI画师YYXZZ。。37 分钟前
PyTorch——非线性激活（5）孤独野指针*P39 分钟前
释放模型潜力：浅谈目标检测微调技术(Fine-tuning)橙色小博44 分钟前
python中的经典视觉模块：OpenCV(cv2)全面解析