改进版的YOLOv5+双目测距
项目简介
本仓库提供了一个基于YOLOv5的改进版双目测距实现方案，专门针对2560*720分辨率的双目摄像头系统优化。通过一系列创新技术，本项目不仅提升了目标检测的效率与准确性，同时在双目的深度估计方面进行了重要改良，使得在实际应用场景中能更快速、准确地完成环境感知。
主要特性
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米字形查找算法：我们摒弃了传统的“回”字形匹配策略，转而采用更为高效的“米”字形查找方式来确定特征点。这一变化允许用户自定义存储的像素点数量（默认20，可调），并从中选取中位数作为测量依据，这比简单的平均值更能抵抗异常值的影响，从而提高距离估算的稳定性。
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降低计算频率提升速度：为减少计算负担和加快处理速度，本版本实现了每隔10帧（大约每3秒一次）执行一次双目匹配的过程。这一改动显著提高了代码的运行效率，尤其适合对实时性要求较高的场景。
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实时检测能力：依赖于优化后的算法结构，本项目能够适应不同性能的硬件平台，实现实时的目标检测与深度估计功能。这意味着，无论是在高性能计算机还是资源有限的嵌入式设备上，用户都能获得良好的实时应用体验。
注意事项
- 分辨率适用性：当前版本特别适配于2560*720分辨率的双目数据。若需应用于其他分辨率，用户需自行调整相关参数，以保证正确匹配和测距。
- 硬件与性能：项目的实时性能与运行它的硬件性能紧密相关。建议使用配置良好的GPU或优化的CPU环境以达到最佳效果。
- 定制化需求：对于特定应用需求的调整，如分辨率变更、算法参数的微调等，开发者可能需要深入研究源码并做适当修改。
开始使用
- 环境搭建：确保你的开发环境中安装有PyTorch、torchvision以及其他必要的库。
- 数据准备：根据项目文档准备或适配你自己的双目图像数据集。
- 运行示例：参照仓库中的说明文件，启动项目进行测试或训练。
欢迎贡献代码、提出问题及分享你的使用经验，让我们共同推进此领域的技术创新！
本项目是双目视觉领域的一个积极探索，期待能为机器人、自动驾驶等需要精确距离感知的应用带来价值。希望每一位使用者都能在此基础上发现更多可能性，创造更精彩的成果。