网站后台的网址忘记了,建设银行 上海科技中心网站,网络营销产品策略分析,百度企业查本科阶段最后一次竞赛Vlog——2024年智能车大赛智慧医疗组准备全过程——5Webscoket节点的使用
有了前面几篇文章的铺垫#xff0c;现在已经可以实现我到手测试那一步的
1.解读usb_websocket_display.launch.py
首先进入这个目录/root/dev_ws/src/origincar/originca…本科阶段最后一次竞赛Vlog——2024年智能车大赛智慧医疗组准备全过程——5Webscoket节点的使用
有了前面几篇文章的铺垫现在已经可以实现我到手测试那一步的
1.解读usb_websocket_display.launch.py
首先进入这个目录/root/dev_ws/src/origincar/origincar_bringup/launch/
打开usb_websocket_display.launch.py
下面是里面源码唯一需要修改的地方就是这个红框红框里含义就是dnn推理节点所加载的配置文件
当然你打开肯定和我的不一样因为我修改过了原始的我记得是fcos啥吧接下来我将把这些东西给你 2.yolov5workconfig.json
现在你只需要新建一个json文件把我下面的放进去就行
注意model_file这里对应的是你模型所在的全路径我建议用绝对路径反正不会错
注意class_num 是模型输出的label数量整数类型
{model_file: /root/你的模型名字.bin,dnn_Parser: yolov5,model_output_count: 3,class_num: 标签类别数,cls_names_list: /root/obstacles.list,score_threshold: 0.65,nms_threshold: 0.6,nms_top_k: 2
}
3.obstacles.list
这个list其实就是画框的时候用的展示label名字
只需要根据你训练时候的id进行一次输入每个之间进行换行
obstacles
第二个labelname4.编译
经过上面的步骤WebScoket的配置文件已经修改完成了把功能包编译一下
为了省事直接全部编译问题也不大
cd /dev_ws
colcon build 成果无误编译之后效果如图下 5.结果展示
执行如下命令
ros2 launch origincar_bringup usb_websocket_display.launch.py 下面图里画红色框的应该就和你刚才修改的一样了 打开页面就可以看到效果如下 6.总结与下期预告
到目前为止目标检测之Yolov5-2.0系列已经完结了当然这里给大家介绍的这几期其实只是一个上手使用
有关进一步的内容后续我研究研究给大家带来详细的介绍
前为止目标检测之Yolov5-2.0系列已经完结了当然这里给大家介绍的这几期其实只是一个上手使用
有关进一步的内容后续我研究研究给大家带来详细的介绍
下一期将进行黑色引导线的相关介绍
