使用YOLOv5偵測Carla在不同霧濃度的路況場景
本章利用Carla Simulator產生11張在相同地點不同霧濃度的路況場景，且利用YOLOv5提供的yolov5s.pt和yolov5s6.pt預訓練模型進行物件偵測，結果(無霧->濃霧)如下：
yolov5s
yolov5s6
兩個模型所偵測出來的物件的Confidence和霧的濃霧有關，霧變濃Confidence就變低。
參考：
如何在本地端(Windows)利用TightVNC Viewer連接至遠端無頭系統(Ubuntu)啟動Carla Server(GPU加速)
1. (本地端)下載 TightVNC 2. (本地端)安裝 TightVNC Viewer 執行剛才下載好的檔案，並且按照下方步驟即可完成安裝。 3. (遠端)(有GPU)下載並安裝VirtualGL wget https://github.com/VirtualGL/virtualgl/releases/download/3.1.2/virtualgl_3.1.2_amd64.deb sudo dpkg -i virtualgl_3.1.2_amd64.deb rm virtualgl_3.1.2_amd64.deb 4. (遠端)下載並安裝TurboVNC Server & Viewer wget https://github.com/TurboVNC/turbovnc/releases/download/3.1.2/turbovnc_3.1.2_amd64.deb sudo dpkg -i turbovnc_3.1.2_amd64.deb rm turbovnc_3.1.2_amd64.deb 5. (遠端)配置 X sudo nvidia-xconfig - a --use- display -device=None --virtual= 1280 x1024 6. (遠端)啟動Xorg sudo nohup Xorg :7 & 7. (遠端)啟動TurboVNC Server /opt/TurboVNC/bin/vncserver :8 注意：這邊應該會要你輸入待會讓本地端連接的密碼 8. (遠端)(有GPU)測試VGL DISPLAY=:8 vglrun -d :...
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