深大开源模型 -> Sc_vision

在尽可能不修改Sc_vision原处理逻辑的情况下加入深大开源的模型

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环境配置要求

系统与依赖

• 操作系统：Ubuntu 20.04 / 22.04 LTS
• C++ 标准：C++17 及以上
• CMake：>= 3.10
• OpenCV：>= 4.5.0
• Intel OpenVINO Toolkit：>= 2024.0 (推荐 2024.x 或 2025.x LTS)

OpenVINO 安装配置 (Ubuntu APT 快速安装)

# 1. 安装 GPG 密钥与 Intel APT 源
sudo apt update
sudo apt install -y gnupg curl
curl -fsSL https://apt.repos.intel.com/intel-gpg-keys/GPG-PUB-KEY-INTEL-SW-PRODUCTS.PUB | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/intel-archive-keyring.gpg
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/intel-archive-keyring.gpg] https://apt.repos.intel.com/openvino/2025 ubuntu22 main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/intel-openvino-2025.list

# 2. 安装 OpenVINO Runtime
sudo apt update
sudo apt install -y openvino-2025

# 3. 加载 OpenVINO 环境变量 (可写入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc)
source /opt/intel/openvino_2025/setupvars.sh

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基本说明

1.保留了‘fivepoints_infer’,以便独立测试模型效果。 具体使用方法详见深大原仓库README。 原仓库涉及到的模型类型均已保留，不需要重复转换。

2.我没保留模型预热部分，后续看看对处理的影响大不大

3.保留了auto_buff的测试程序，可以用来做测试

4.运行

./build/auto_buff_test

做测试，注意要连着车测试。

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致谢

深圳大学RobotPilots战队