基于 PyTorch 和 MMCV 的通用目标检测平台。支撑了 3D 目标检测、旋转框检测、场景文字识别、姿态估计、目标跟踪等算法库中检测算法的实现；支持 2D 目标检测、实例分割、全景分割任务；支持算法多样，涵盖了单阶段、双阶段和级联模型等各任务中的典型算法和各类训练技术；为通用目标检测算法的研发提供了高性能基准

基于视频监控平台集成的算法，包括工作服安全帽、火焰检测、人员离岗/睡岗等，对一些badcase的优化，以及使用docker部署

车载感知项目。关键技术包括：激光雷达投影相机；多任务感知模型部署rk3588；h264编解码；deepsort目标追踪；估算目标物体速度、方向

该仓库主要做了两件事： 1.对yolov5做了各种模块及训练策略的调整及优化。 2.添加了deepsort跟踪功能和卡尔曼滤波预测功能。

用中文调教chatgpt

python 单目相机的内、外参标定。