# YOLOv3_Realsense

**Repository Path**: BYFOR/YOLOv3_Realsense

## Basic Information

- **Project Name**: YOLOv3_Realsense
- **Description**: YOLOv3在Intel Realsense上的Python实现，讲识别标注在RGB与Depth图像上，并试图计算目标距离。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 0
- **Created**: 2019-11-14
- **Last Updated**: 2023-03-31

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# YOLOv3_Realsense
YOLOv3在Intel Realsense上的Python实现，讲识别标注在RGB与Depth图像上，并试图计算目标距离。
![图示](https://raw.githubusercontent.com/BYFOR/YOLOv3_Realsense/master/images/image%20(2).png)
![图示](https://raw.githubusercontent.com/BYFOR/YOLOv3_Realsense/master/images/image%20(1).png)

## 开始
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 * 首先请确保拥有一个[Intel Realsense](https://www.intelrealsense.com/)深度摄像头，且该摄像头支持[Realsense SDK2.0](https://github.com/IntelRealSense/librealsensere)。
 * 请在Python3.6版本下运行,并确保一下库已安装

   > NumPy sklean OpenCV Pillow tensorflow-gpu keras pyrealsense2

* [YOLO网站](http://pjreddie.com/darknet/yolo/)上下载YOLOv3权重，然后将Darknet YOLO模型转换为Keras 模型，
并将模型存储在model_data文件夹。
* 启动 demo_Realsense.py
## 速度
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在RTX2060 6G（1920个CUDA单元）上运行约16FPS。
## 感谢
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此项目基于以下存储库，感谢以下仓库的作者：

  https://github.com/nwojke/deep_sort
  
  https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
  
  https://github.com/Qidian213/deep_sort_yolov3

  https://github.com/IntelRealSense/librealsense