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经过修改,带有可以直接运行的demo.py的maskrcnn源码。分割Mask R-CNN框架中,主要完成了三件事情:1) 目标检测,直接在结果图上绘制了目标框。2) 目标分类,对于每一个目标,需要找到对应的类别。3) 像素级目标分割,在每个目标中,需要在像素层面区分,什么是前景,什么是背景。

使用qt显示点云,主要代码来自pcl源码的example目录为/pcl-pcl-1.7.2/doc/tutorials/content/sources/qt_visualizer

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