PETR 模型的 3D 目标检测能力还挺有意思的，尤其是它那个 Transformer 解码器，做得蛮巧妙。你要是经常折腾多视角图像，或者在搞 J5 部署优化，这套改造方案还真值得研究一下。像把ResNet50换成、用1x1 卷积优化掉Linear层这些操作，真是又快又省事，推理速度提上去了不说，兼
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yolov3 的目标检测能力挺强，尤其在实时性这块表现还不错。用的是轻量的Darknet架构，训练速度快，部署也方便，适合做嵌入式项目或者边缘设备部署。 你要是平时玩图像识别或者搞过PyTorch/TensorFlow，上手也蛮快。代码结构清晰，训练配置直接改.cfg文件就行，嗯，响应也挺灵活。 我
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碰撞检测在 3D 图形学中是个核心的技术，尤其是在游戏开发、虚拟现实等领域用得最多。这个源代码是针对 3D 碰撞检测的实现，帮你更好地理解和优化这些算法。你可以根据实际需求选择不同的检测方法，比如精确的分离轴定理（SAT）或是近似的广义包围盒层次（BVH）。这些算法的选择对于提高性能和效率都蛮有，尤
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如果你正在找一个轻量级的 3D 引擎，不妨试试这个用ActionScript实现的小型 3D 库。它能驱动.x文件或者自定义的 3D 点集合显示，挺适合做一些小型 3D 展示。以前一直想分享出来，不过一直没机会，这次下载了OpenGL却没积分，于是干脆上传到这里给用。它的功能简单实用，代码也不复杂。
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该项目通过可用脚本在项目目录中运行：npm start，以开发模式启动应用程序。在浏览器中打开以查看页面。在编辑时，页面将自动重新加载。您还将在控制台中看到任何错误信息。使用npm test可以启动测试运行程序，进入交互式监视模式。使用npm run build可以构建生产版本到应用程序的build
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SSD（Single Shot MultiBox Detector）是大神Wei Liu在ECCV 2016上发表的一种的目标检测算法。对于输入图像大小300x300的版本在VOC2007数据集上达到了72.1%mAP的准确率并且检测速度达到了惊人的58FPS（ Faster RCNN：73.2%m
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基于TensorFlow框架的YOLO v3模型，在Windows系统环境下完整运行，包含训练和测试代码示例，轻松上手，快速搭建目标检测应用。
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