上位机环境搭建基本应该没什么难的，装一个Ubuntu16.04,然后根据ros官方指导来操作即可http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu树莓派环境搭建还是遇到点麻烦根据网上的说法，ros环境和Ubuntu环境必须要搭配，不然安装会有错误，我购买的小R SLAM机器人，默认搭建的环境ROS版本为Kinetic，所以我树莓派应该安装Ub...

然后跟了 (3) Conv_LSTM，输出是两个(1, 48, 8, 8)，保存在 hidden_states["0"] 中，hidden_states = {"0": None, "1": None, "2": None, "3": None}看起来是从y中获取数据，x变为了len 为2的list，[0]为 (1, 344, 2, 2)，[1]为 (1, 176, 2, 2)(24): Conc

下面代码把1/2/7合并为1类，把3作为2类，把4/5合并为3类，其他的全部不要，生成new_gt.txt。10. Occluder on the ground（地面遮挡物）6. Non motorized vehicle（非机动车）1. Pedestrian（行人）——主要目标，要跟踪。2. Person on vehicle（车上的人）11. Occluder full（完全遮挡）7. Sta

计划使用MOT16数据集做基于ConvLSTM的目标检测，其标注数据在gt.txt中，第8列为分类，有以下12类。10. Occluder on the ground（地面遮挡物）6. Non motorized vehicle（非机动车）1. Pedestrian（行人）——主要目标，要跟踪。2. Person on vehicle（车上的人）11. Occluder full（完全遮挡）7.

下面代码把1/2/7合并为1类，把3作为2类，把4/5合并为3类，其他的全部不要，生成new_gt.txt。10. Occluder on the ground（地面遮挡物）6. Non motorized vehicle（非机动车）1. Pedestrian（行人）——主要目标，要跟踪。2. Person on vehicle（车上的人）11. Occluder full（完全遮挡）7. Sta

基本出发点是想做一个C++版本的人脸识别，而caffe的C++库，或mxnet的C++库等，暂时还不会编译，而之前基于onnxruntime 搞过一个项目，对这个库稍微了解一些，所以尽量采用onnx搞定全部功能核心的识别是基于https://github.com/onnx/models/blob/master/vision/body_analysis/arcfacehttps://github.c

yolov8的推理和后处理代码。

网上看到这个MAXIEYE周圣砚：欲靠单目视觉挑战激光雷达搜了一下，感觉应该就是这个工程，https://github.com/ialhashim/DenseDepth宣传的检测效果我网上搜一张图片，运行一下效果大致如下：检测的准不准，自己判断了，我进行了一点点修改，只是把数据源从单张图片改为了从摄像头获取，新建camera_test.pyimpor...

【代码】使用ffmpeg合并mp4/m4a和srt到h265的mp4。

import cv2import timecap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920)cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080)cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter.fourcc('M', 'J', 'P', ...