CMake Error at /opt/ros/melodic/share/catkin/cmake/catkinConfig.cmake:83 (find_package):   Could not find a package configuration file provided by “darknet_ros_msgs”   with any of the following names:     darknet_ros_msgsConfig.cmake     darknet_ros_msgs-config.cmake   Add the installation prefix of

包含以下软件 Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl torch-1.7.0a0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl torch2trt.zip torchvision-0.8.0a0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl vision-0.8.0.zip

Jetpack版本可以使用 jtop 命令查看。以下是该包编译时的设置项： -DWITH_CONTRIB=OFF -DWITH_MKL=OFF -DWITH_MKLDNN=OFF -DWITH_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DON_INFER=ON -DWITH_PYTHON=ON -DWITH_XBYAK=OFF -DWITH_NV_JETSON=ON -DPY_VERSION=3.6 -DWITH_TENSORRT=ON -DCUDA_ARCH_NAME=Auto

NVIDIA JETSON AGX XAVIER SSH记录 20220809_031217

记录192.168.1.30_20220728182700.txt

记录192.168.1.30_20220728112547.txt

NVIDIA JETSON AGX XAVIER SSH记录192.168.1.30_20220726033504

电脑安装了虚拟机Ubuntu， 对 agx Xavier 进行刷机详细教程。包含了deepstream、cuda等模块。

基于jetson AGX Xavier的GLIR相机ros驱动spinnaker

深度学习是解决难题（例如图像分类，分割和检测）的强大方法。 然而，使用深度学习进行推理是计算密集型的，消耗大量内存。 即使是规模很小的网络也需要大量的内存和硬件来执行这些算术运算。 这些限制可能会阻止将深度学习网络部署到计算能力低且内存资源较小的设备上。 在这种情况下，您可以将 Deep Learning Toolbox 与 Deep Learning Toolbox 模型量化库支持包结合使用，通过将卷积层的权重、偏差和激活量化为 8 位缩放整数来减少深度神经网络的内存占用数据类型。 然后您可以使用 GPU Coder 为量化网络生成优化的 CUDA 代码。 此示例展示了如何创建、训练和量化一个用于缺陷检测的简单卷积神经网络，然后演示如何为包括前/后图像处理和卷积神经网络在内的整个算法生成代码，以便您可以将其部署到 NVIDIA GPU 中，例如Jetson AGX Xavier、N