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Complex-YOLOv4-Pytorch

开源

论文《Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds》基于 YOLOv4 的 PyTorch 实现

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工具介绍

论文《Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds》基于 YOLOv4 的 PyTorch 实现

复杂 YOLOv4

Update 2020.08.26：超快速、高精度的基于 3D LiDAR 点云的 3D 物体检测
更快的训练和推理
无锚点的方法
不需要非最大抑制
演示（在 GTX 1080Ti 上） Youtube 链接

2. 开始使用

2.1. 要求

Velodyne 点云 (29 GB): 传入 Complex-YOLO 模型的输入数据
对象数据集的训练标签 (5 MB): 传入 Complex-YOLO 模型的输入标签
对象数据集的相机校正矩阵 (16 MB): 用于可视化预测结果
对象数据集的左侧彩色图像 (12 GB): 用于可视化预测结果

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> 标签

Python3d-object-detectioncomplex-yolodata-parallel-computinggiou

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日

最后更新2026年9月17日

分类编程语言

定价开源

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