Stereo-Detection：YOLO v5与双目测距结合，实现目标的识别和定位测距
简介：Stereo-Detection 是一个传统的SGBM深度测距+yolov5目标检测，并部署在Jeston nano的开源教程。它致力于让更多的大四学生毕业，以及让研一学生入门
开源链接：yzfzzz/Stereo-Detection: Conventional SGBM depth ranging + yolov5 object detection with deployment on Jeston nano (github.com)
项目日志
- 双目相机的标定和初始化（2022.7.3）
- 运行BM、SGBM算法（2022.7.6）
- 研究SGBM算法并得出良好的open3d模型（2022.7.15）
- 实现双目测距（2022.7.27）
- 双目相机测出Yolov5检测物体的距离（2022.7.29）
- 视频帧率提高至6FPS（2022.7.30）
- 使用C++重勾BM算法（2022.8.1）
- 使用C++重构SGBM算法（2022.8.1）
- 使用TensorRT、C++部署yolov5模型（2022.8.3）
- 完成项目，帧率至少达到20FPS（2022.8.3）
- 新增
Jeston nano部署文件
环境说明
- 🔥Tensorrt 8.4
- 🚀Cuda 11.6.1 Cudnn 8.4.1
- Opencv 4.5.1
- Cmake 3.23.3
- Visual Studio 2017
- MX350，Windows10
文件说明
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💼BM、SGBM算法均有C++和Python两个版本
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📂tensorrt：模型部署文件，帧率为23fps
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📁yolov5-v6.1-pytorch-master：未部署前的python代码文件，帧率为5fps
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stereo_introduce：双目摄像头基本资料
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📒双目视觉资料：从双目相机的标定（Matlab）到sgbm生成深度图的图文教程
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stereo_shot.py：摄像头拍摄代码
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🎁Jeston nano_tensorrt：Jeston nano(Linux)部署资料
参考资料
- 🍔YOLOv5 Tensorrt Python/C++部署：YOLOv5 Tensorrt Python/C++部署_哔哩哔哩_bilibili
- 🍞Pytorch 搭建自己的YoloV5目标检测平台Bubbliiiing：Pytorch 搭建自己的YoloV5目标检测平台（Bubbliiiing 源码详解 训练 预测）-YoloV5整体结构介绍_哔哩哔哩_bilibili
- CUDA的正确安装/升级/重装/使用方式：CUDA的正确安装/升级/重装/使用方式 - 知乎 (zhihu.com)
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