在Unity上实现目标识别

最新推荐文章于 2025-06-07 15:43:29 发布
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#unity #ar #游戏引擎

本文档详细介绍使用高通平台进行AR应用开发的步骤，包括账号注册、密钥申请、资源包导入等关键环节，并强调了在PC端使用32位Unity进行监测的要求。

1、注册一个高通的账号
官网网址
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2、登录进入develop
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3、创建key密钥
在这里插入图片描述

4、把下面的密钥粘贴到高通里面的arcamera里面
在这里插入图片描述
5、创建文件夹上传识别图，注意格式和大小
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6、下载相应的SDK
在这里插入图片描述
7、下面是官方的一些示例和一些功能介绍
在这里插入图片描述
8、导入资源包
目前高通在PC运行监测必须是32位unity
64位只能在android机上运行

把高通自带的预制体拖进去
在这里插入图片描述
9、然后把申请的key粘贴过去
ASt+MpL/////A
【付费码】
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至此准备工作完毕

基于Unity3D和GoogLeNet的简单目标识别与意图分析机器学习设计源码
10-08
本项目是基于Unity3D游戏引擎和GoogLeNet的深度学习模型inceptionV3，专为实现简单目标识别与意图分析而设计的机器学习系统。项目源码共包含404个文件，其中包括122个png图像文件、109个txt文本文件、106个jpg图像...
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建议先看说明： https://blog.youkuaiyun.com/qq_33789001/article/details/145026708 基于Barracuda(2.0.0)的跨平台性，将实现包含移动端（目前测试了安卓）的目标检测功能，能检测出日常物体桌、椅、人、狗、羊、马等对象。理论上本工程可以在Windows/Mac/iPhone/Android/Magic Leap/Switch/PS4/Xbox等系统和平台正常工作，目前仅测试了Windows和Android平台。 YOLO（You Only Look Once）是一种用于目标检测的深度学习模型，它是由Joseph Redmon等人在2015年提出的。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，在单一的神经网络中同时预测图像中的多个目标位置和类别标签。它通过将目标检测转化为回归问题，极大地提高了检测速度，并且在精度上也能达到非常好的水平。随着版本的更新和技术的不断进步，YOLO逐渐成为了计算机视觉领域中最重要和最广泛应用的模型之一，特别适用于实时处理、嵌入式设备和大规模部署。
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