此处代码可以直接下载使用，实测效果非常好。后给出具体的实用教程和视频演示。采用ROS+PX4的开发方案，ROS进行物体识别，根据识别的位置信息发布无人机控制指令，确保无人机始终保持目标物体的正上方，在满足最小允许误差的条件下控制舵机投放。有不清楚的地方，欢迎假如我们一起交流。详细使用教程，可以参考博客： https://blog.csdn.net/qq_35598561/article/details/135559336?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22135559336%22%2C%22source%22%3A%22qq_35598561%22%7D

matlab改变代码颜色6D物体检测器 对象检测器能够根据深度相机输入识别3D空间中的对象及其姿势。 它基于以下论文： Andreas Doumanoglou，Rigas Kouskouridas，Sotiris Malassiotis，Tae-Kyun Kim CVPR 2016 但已针对各种项目的需要进行了修改。 因此，可能与本文有所不同，并且不能保证可以准确复制本文提供的结果。 不幸的是，用于运行本文实验的所有参数的值均已被覆盖，但是默认值应接近于它们。 但是，应该搜索最适合感兴趣对象的最佳参数值。 如果您使用此源代码在自己的测试方案上评估该方法，请引用上述论文。 请仔细阅读指南，以正确使用检测器。 建立项目 源代码已在Ubuntu 14.04上进行了测试。 以下是所有必需的依赖项： 博客 GFlags OpenMP的 促进 OpenCV（2.4.10） 聚氯乙烯 VTK（5.10） CUDA LMDB 原虫 咖啡（1.7） 安装了所有必需的库之后，请运行以下命令来构建项目： mkdir build cd build cmake .. make 如果未生成错误，则应该已经创建了两

ROS+PX4无人机进行物体识别和控制舵机投放物体

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CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 100 个小类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，10个大类下的10个小类，类别之间的交集为空。

UCI Folio Leaf 是不同种类树叶的图片数据集，包含 32 中不同的树叶种类，每类 20 张左右的图像。

hl=zh-cnHA中TensorFlow图像处理配置说明image_processing: - platform: tensorflow scan_inter

Visual7W 图像数据是一个图像内容理解的数据集，通过对图像区域的文字描述和互相之间的关联，进行视觉问答（Visual Question Answering）任务，数据集中不仅包含图像本身，还包括图像内容的区域内容的问答。

1、数据集图片一共1316张，未做数据增强，标签格式有两种，分别为voc格式(xml文件)和yolo格式(txt文件)，下载后需要做数据增强的，可以私信我。 2、数据集亲自收集、爬取，亲手标注，质量还不错。 3、该数据集属于目标检测数据集，可以筛选出制作分类数据集。 备注：使用过程有问题可以私信我

识别安全帽佩戴检测数据集，数据已打标