YOLOPoint 关节点和物体检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。未来的智能车辆必须能够理解并安全地穿行其周围环境。基于摄像头的车载系统可以使用关键点和物体作为 GNSS 无关的 SLAM 和视觉里程计的低级和高级地标。为此，我们提出了 YOLOPoint，一种将 YOLOv5 和 SuperPoint 结合起来，在图像中同时检测关键点和物体的卷积神经网络模型，通过使用共享骨干和轻量级网络结构，YOLOPoint 在 HPatches 和 KITTI...
研究人员提出了一种基于摄像头的车载系统，使用YOLOv5和SuperPoint的卷积神经网络模型，实现了同时检测关键点和物体的功能。该系统在HPatches和KITTI基准测试中表现出了竞争力。
