Level3_Unit1_Part3#Vocabulary·Spatial Relations&Needs

知识点:空间位置关系,出行所需(护照,驾照,信用卡,智能机)

under beneath over above, passport,driver's license ,smart phone

注意above和over区别,都表示在...上面,但是如果两者有实际接触的只能用over.

The man in the middle is the heaviest.

The man in the middle is heavier than theother two.

The woman on the left is smarter than theman on the right.

The man isn’t as smart as the woman is.

The woman is standing under a bridge.

The bridge is above the woman.

There is a bridge over the river.

The river is flowing beneath the bridge.

The water is flowing over a waterfall.

The waterfall is very high and beautiful.

People need passports to travel internationally.

Without a passport, you can not leave your country or enter another country.

You need a driver’s license to drive a car.

It is against the law to drive without a driver’s license.

Many people use credit cards to buy things on credit.

When you have a credit card, you don’t need to carry cash.

Smart phones are very useful and can do many things.

<think>好的,我现在需要处理用户关于如何安装YOLOv5和ORB_SLAM3的请求。首先,用户可能想将这两个框架结合使用,比如在SLAM系统中集成目标检测功能。根据提供的引用内容,YOLO_ORB_SLAM3项目已经做了这样的整合,所以我应该参考这个项目的安装步骤。 首先,用户需要安装YOLOv5和ORB_SLAM3的依赖项。ORB_SLAM3的安装需要一些特定的库,比如Pangolin、OpenCV、Eigen3等,而YOLOv5可能依赖于PyTorch和LibTorch。需要确保这些依赖项正确安装,版本兼容。 接下来,用户需要下载YOLO_ORB_SLAM3的源码,这可以通过git clone命令完成。然后安装LibTorch,这是PyTorch的C++版本,因为项目可能用到了C++和Python的通信,比如通过UNIX域socket,如引用5提到的。需要确保LibTorch的路径正确配置,避免编译错误。 在编译ORB-SLAM3部分时,可能需要修改CMakeLists.txt文件,正确设置OpenCV、Eigen3等库的路径。同时,YOLOv5部分需要安装相应的Python依赖,如torch、torchvision等,并下载预训练的模型权重。 用户可能会遇到的常见问题包括依赖项版本冲突、路径配置错误,以及Python和C++之间的通信问题。需要提醒用户注意检查环境变量和路径设置,确保所有组件都能正确链接。 最后,生成的相关问题应该围绕安装后的步骤、常见错误解决和应用场景展开,帮助用户进一步理解和应用整合后的系统。</think>### YOLOv5与ORB_SLAM3整合安装教程 #### 一、环境准备 1. **系统要求**:推荐Ubuntu 20.04或18.04,已安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和cuDNN。 2. **依赖安装**: - 安装ORB-SLAM3依赖: ```bash sudo apt install build-essential cmake libopencv-dev libeigen3-dev libboost-all-dev ``` - 安装Pangolin(用于可视化): ```bash git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git cd Pangolin && mkdir build && cd build cmake .. && make -j4 sudo make install ``` #### 二、源码下载 1. **克隆YOLO_ORB_SLAM3仓库**: ```bash git clone https://github.com/YWL0720/YOLO_ORB_SLAM3.git ``` 2. **下载ORB-SLAM3源码**(部分整合项目需手动添加): ```bash git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ``` #### 三、安装LibTorch(YOLOv5依赖) 1. 下载LibTorch(需与Python环境中的PyTorch版本一致): ```bash wget https://download.pytorch.org/libtorch/cu113/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.10.1%2Bcu113.zip unzip libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-1.10.1+cu113.zip ``` 2. 设置环境变量: ```bash export LIBTORCH_HOME=/path/to/libtorch export LD_LIBRARY_PATH=$LIBTORCH_HOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH ``` #### 四、编译YOLO_ORB_SLAM3 1. 进入项目目录并编译: ```bash cd YOLO_ORB_SLAM3 chmod +x build.sh ./build.sh ``` 2. 若编译报错,检查`CMakeLists.txt`中的OpenCV、Eigen3、LibTorch路径是否配置正确[^1][^4]。 #### 五、配置YOLOv5部分 1. 安装Python依赖: ```bash pip install torch torchvision numpy opencv-python ``` 2. 下载YOLOv5预训练模型(如`yolov5s.pt`)并放入`YOLO_ORB_SLAM3/weights`目录[^3][^5]。 #### 六、测试运行 1. 执行示例命令(以EuRoC数据集为例): ```bash ./Examples/Monocular/mono_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml /path/to/dataset ``` 2. 若需启用YOLO动态物体剔除,需在代码中开启相关标志位[^2]。
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