下载https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros

好的，这是一个基于ROS的深度学习框架Darknet的ROS wrapper。您可以使用以下命令下载：

git clone https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros.git

请确保您已经安装了ROS和catkin工具。下载完后，您可以将其放入您的catkin工作区，并编译以使用它。

相关问题

完整下载https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros

好的，这是一个开源项目，你可以通过GitHub上的链接下载它。以下是下载步骤：

1. 打开链接 https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros
2. 点击绿色的 "Code" 按钮，选择 "Download ZIP"，将项目以ZIP格式下载到你的电脑。
3. 解压缩下载的ZIP文件，你将会得到一个名为 "darknet_ros-master" 的文件夹，其中包含了项目的所有文件。
4. 进入解压后的文件夹，使用终端或命令行工具，输入以下命令，以安装项目的所有依赖项：

rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro=melodic -y

5. 接着，使用以下命令编译项目：

catkin_make

6. 编译完成后，运行以下命令，启动项目：

roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch

现在，你已经成功地下载了Darknet_ROS项目，并启动了它。

darknet_ros 识别自定义

要在 darknet_ros 中识别自定义对象，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 收集自定义对象的图像数据。这些图像数据应该包括对象的各种姿势、光照条件和背景。

2. 根据收集的图像数据，使用一个图像标记工具来标记你的对象。常用的图像标记工具包括 LabelImg 和 RectLabel。

3. 使用标记好的图像数据来训练一个深度学习模型。你可以使用 Darknet 框架来训练这个模型。Darknet 是一个用于训练深度学习模型的开源框架。你可以在 GitHub 上找到它。

4. 用训练好的模型来识别你的自定义对象。你可以使用 darknet_ros 包来将训练好的模型集成到 ROS 中。

以上这些步骤只是一个大致的指南，具体的实现可能会有所不同，但是这些步骤应该可以帮助你开始在 darknet_ros 中识别自定义对象。