仅在jetson系列开发板使用，预编译whl文件，版本号 1.13.1
2021-08-29 13:04:37
195.09MB
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适用于NVIDIA Jetson nano下安装TensorFlow1.13版本。python环境为3.6，jetpack为4.2版本，下载后直接sudo pip3 install就好。
2021-08-29 12:47:05
195.2MB
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使用NVIDIA预训练模型和Transfer Learning Toolkit 3.0与机器人创建基于手势的交互
在这个项目中，我们演示如何训练您自己的手势识别深度学习管道。 我们从预先训练的检测模型开始，使用Transfer Learning Toolkit 3.0将其重新用于手部检测，然后将其与专用手势识别模型一起使用。 经过培训后，我们将在NVIDIA:registered:Jetson:trade_mark:上部署此模型。
可以将这种手势识别应用程序部署在机器人上以理解人类手势并与人类进行交互。
该演示可以作为点播网络研讨会提供： :
第1部分。训练对象检测网络
1.环境设置
先决条件
Ubuntu 18.04 LTS
python> = 3.6.9 = 19.03.5
docker-API 1.40
nvidia-container-toolkit> = 1.3.0-1
2021-08-26 15:23:37
257KB
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带有TensorRT引擎的YOLOv4
该软件包包含yolov4_trt_node，可使用NVIDIA的TensorRT引擎执行推理
该软件包适用于YOLOv3和YOLOv4。 根据所使用的YOLO模型，相应地更改命令。
搭建环境
安装依赖项
当前环境：
杰特逊Xavier AGX
ROS旋律
Ubuntu 18.04
Jetpack 4.4
TensorRT 7+
依存关系：
OpenCV 3.x版
numpy的1.15.1
Protobuf 3.8.0
皮丘达2019.1.2
onnx 1.4.1（取决于Protobuf）
使用以下命令安装所有依赖项
Install pycuda (takes awhile)
$ cd ${HOME}/catkin_ws/src/yolov4_trt_ros/dependencies
$ ./install_pycuda.sh
In
2021-08-20 12:00:51
6.91MB
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首先，请阅读JetBot Wiki。
2021-08-16 15:31:16
71.13MB
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一种自动导航搜索和救援机器人
该项目是我最后一年的顶峰项目-用于搜索和救援的自动导航机器人。 我们在ROS中构建了一个机器人，并集成了多个功能：自导航，对象检测和跟踪以及一个用于捕获简单对象的Arduino板。 最终的演示视频如下所示： : 或
项目概况
我们从淘宝网（ ）购买了用于SLAM的Nano机器人，然后添加了其他功能。 大多数软件包由卖方提供或由开源提供。 我们的贡献主要是将它们集成在一起以执行简化的“救援任务”-自主找到并捡起一个蓝色方块，然后将其返回原点。
我们使用gamping进行映射，使用move_base进行导航，并使用rosserial将Arduino与ROS链接。 我们介绍了三个原始节点：
object_detection：使用opencv-python基于颜色进行对象检测（路径：/ object detect / src / vision.py）
go_
2021-08-16 15:27:02
76.49MB
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