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该模拟器中提供了很多不同的赛道，在模拟器左侧是相关设置，可以设置不同的视角等。这里我们选择最简单的赛道generated road，因为这个赛道没有障碍物且跟我们真实高速公路环境比较像。在该模拟器中，控制小车的主要是两个参数：油门和转向角度，这个与我们真实驾驶的汽车基本一致：挂挡+踩油门来控制前进动力，打方向盘控制车辆转向。其所创造的场景丰富复杂，同时也能够提供大量数据训练集，来进行自动驾驶环境训练。然后通过将图像发送到神经网络来验证转向控制，并将转向反馈到模拟器中进行驾驶。生成图像转向对来训练神经网络。
2024-11-04 22:27:43
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原创 使用Faste-Rcnn训练数据集流程
数据集中包含Annotations文件夹里面存放标注后的xml文件，JPEGImage文件夹中放置自己的图像数据，ImageSets文件夹里包含自己的训练验证测试的.txt文件，在这个代码中运行VOC-annotation代码即可生成。根据自己的需求把数据格式整理完毕，就可以直接进行训练python train.py。（这个代码感觉比较可以）
2024-11-04 22:20:02
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原创 图像处理代码分析记录
cv.createTrackbar()函数用于创建一个滑动条，这个滑动条可以在图像窗口（在此例中为'adjust'）内拖动。cv.namedWindow是OpenCV库中的一个函数，用于创建一个具有合适名称和大小的窗口，以在屏幕上显示图像和视频。在这个函数中，'adjust'是窗口的名称。'nothing'是一个函数，当滑动条的值改变时，它不会被调用。255是滑动条的最大值，这意味着滑动条的值必须在0（包含）和255（包含）之间；'adjust'是窗口的名称，和先前创建的窗口同名；90是滑动条的初始值；
2023-10-25 15:49:58
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原创 Paper with code与github共同使用
在GitHub中下方文件处即该作者的源码区，源码区下方会展示作者的readme.md文件内容，他是项目的说明文件，内容包括项目介绍，功能包安装，代码示例等等信息。同时readme文件是文本格式内容可在电脑上查看，同时也可在如pycharm等支持.md的编辑器打开，可看到其中的标识内容。我们直接访问并使用这些代码，从而验证或复现一些研究成果，同时进行进一步的实验或构建在该研究基础上的新工作。在Code处下载该代码压缩包ZIP格式，即可下载到本地。点击链接进入该论文作者的GitHub代码区域。
2023-09-21 12:41:56
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空空如也
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