项目推荐：yolov8_ros

1. 项目基础介绍和主要编程语言

yolov8_ros 是一个基于 ROS 2 的开源项目，旨在将 Ultralytics 的 YOLOv8 系列模型（包括 YOLOv8、YOLOv9 和 YOLOv10）集成到 ROS 2 环境中，以实现高效的目标检测、跟踪、实例分割、人体姿态估计和定向边界框（OBB）等功能。该项目主要使用 Python 和 CMake 进行开发，充分利用了 Python 的灵活性和 CMake 的构建效率。

2. 项目核心功能

• 目标检测与跟踪：支持 YOLOv8、YOLOv9 和 YOLOv10 模型，能够在 ROS 2 环境中进行实时的目标检测和跟踪。
• 实例分割：提供实例分割功能，能够识别并分割图像中的不同对象。
• 人体姿态估计：支持人体姿态估计，能够检测并跟踪人体的关键点。
• 定向边界框（OBB）：提供定向边界框功能，能够更准确地描述目标对象的形状和方向。
• 3D 目标检测：基于深度图像，提供 3D 目标检测功能，能够生成目标对象的 3D 边界框和关键点。

3. 项目最近更新的功能

• Lifecycle Nodes 支持：最近更新中添加了对 Lifecycle Nodes 的支持，优化了节点在未配置和非活动状态下的资源使用，减少了 CPU 和 VRAM 的占用。
• 资源使用优化：通过 Lifecycle Nodes 的实现，项目在非活动状态下 CPU 使用率显著降低，从 40-50% 降至 5-7%，同时 VRAM 使用量从 628 MB 降至 338 MB。
• 3D 目标检测增强：进一步增强了 3D 目标检测功能，特别是基于实例分割掩码的 3D 目标检测，提高了检测的准确性和稳定性。

通过这些更新，yolov8_ros 项目在资源效率和功能扩展方面都得到了显著提升，为 ROS 2 用户提供了更加强大和灵活的目标检测解决方案。