# FruitDetector

**Repository Path**: fruit-mining/fruit-detector

## Basic Information

- **Project Name**: FruitDetector
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-05-02
- **Last Updated**: 2022-03-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# FruitDetector

#### 简介

竞赛用代码，检测几种水果并获取其屏幕空间中心点坐标、尺寸  
核心代码被设计在Jetson Nano B02上运行，并兼容windows-x86平台。  

可通过在新的目标平台上重新编译Native库实现跨平台。  

#### 安装和环境配置

- 正确安装VisualStudio(可选)以及dotnet 5.0 SDK  
- 克隆解决方案  
- 使用`/项目目录/module`目录下的配置文件和自己的数据集训练出权重文件detector.weights，放在`/项目目录/module`目录  
- 修改`/YoloPredictor/PredictorLib.cs`中`13行`的实例化代码以选择其它底层实现  
- 使用VisualStudio编译或dotnet build指令构建可执行文件

如果需要使用Darknet底层，须参照[Anations/Alturos.Yolo](https://github.com/AlturosDestinations/Alturos.Yolo)中的要求进行环境配置；
如果希望在Linux下运行Darknet底层、使用CUDA加速，则需[以.so格式编译带有CUDA的Darknet](https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use-yolo-as-dll-and-so-libraries)，然后放置到项目编译结果中的对应目录。

#### 我需要哪个项目？
  
DetectorBenchmark 跨平台，提供Detector的性能测试功能  
FruitDetectorDemoForWin Windows平台Demo，拖入图片输出检测结果  
FruitDetectorLiveDemo 跨平台Demo，调用指定摄像头进行实时检测  
FruitDetector4Ros 跨平台，接入Ros从而在机器人系统中使用  
  
如果你希望试一试模型的识别情况，应选择FruitDetectorDemoForWin或FruitDetectorLiveDemo  
在向终端设备部署前，可选择DetectorBenchmark测试终端上的识别性能  
将FruitDetector4Ros部署到已有机器人系统中实现通过Ros的快速整合——参考[FruitDetector4Ros.md](FruitDetector4Ros.md)

#### 开发

可参照项目中的相关逻辑进行二次开发、与其它项目的集成。  
本项目仅为最终项目的一个模块，由单人开发；在项目合理开发周期内将会持续开发、维护。  

 **该项目生命周期已经结束，后续相关开发预计将会Fork到新项目**