A novel zero-shot learning (ZSL) framework based on Grounding DINO and a shape-corrected segment anything model (SAM) is proposed for segmenting the detected cob and computing geometric traits.
适用于DOTA数据集，其能实现的主要功能： DOTA.py 加载图片并绘制目标边框 ImgSplit.py 分割数据集 ResultMerge.py 将被分割数据集的检测结果合并,便于后续评估模型性能 dota_×_evaluation_task×.py 评估模型性能
使用arCore 和sceneform实现多点测距的Demo https://blog.csdn.net/qq_35680400/article/details/82735879
Deploy VINS on android platform, it could run in real time VINS是香港科技大学沈劭劼团队开源的单目视觉惯导SLAM系统，其中开源了两个项目，Vins-Mono是基于ROS系统的，Vins-Mobile是基于苹果6S以上手机版本的。 对于想在Android系统上搭建并进行源码学习的同学就需要自己去进行代码修改，这里因为学习Vins的需要，已经完成Android的代码移植，在此将代码分享出来，希望可以帮助感兴趣的同学进行调试学习。 由于git-hub对push的文件大小有限制，所以libceres.a无法上传，可以从官方网站下载并编译arm64-v8a的lib文件后，并放入工程中。为了方便运行demo也可以从下面链接下载已经编译好的lib文件： https://download.csdn.net/download/u011089570/10781147 源码地址： https://github.com/wzj5530/Vins-On-Android.git
