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搜索资源列表

  1. yolo.weights

  2. 基于YOLO算法进行物体检测的权重文件,在jetson tx2上很不好下载，后面还会上传一系列关于深度学习的已经训练好的模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：203423744
    • 提供者：sunyuan0064

  1. Jetson_TX2_Module_DataSheet_v1.1

  2. NV深度学习EVB，核心板资料 NVIDIA introduced major improvements to performance and power efficiency with the new Pascal GPU architecture. The Jetson TX2 incorporates these same GPU architectural enhancements to further increase performance and reduce power con

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：chien163

  1. Jetson_TX1_TX2_硬件开发资料-原理图-pcb

  2. NVIDIA TX1 TX2是深度学习和智能硬件领域非常好的开发平台，这里提供硬件原理图和PCB布局图等开发资料，供开发者学习、使用

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2018-05-17
    • 文件大小：36700160
    • 提供者：jiuyouyun

  1. NVIDIA Jetson TX2介绍

  2. 详细介绍了NVIDIA TX2套件的基础和软件架构，总结的很到位

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：hongyanxuyanfei

  1. TensorRT2.1 for TX2

  2. NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用有图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。TensorRT是第一款可编程推理加速器，能加速现有和未来的网络架构。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-20
    • 文件大小：150994944
    • 提供者：anni_zzg

  1. Jetson_TX1_TX2_硬件开发资料.zip

  2. 原理图-pcb，NVIDIA TX1 TX2是深度学习和智能硬件领域非常好的开发平台，这里提供硬件原理图和PCB布局图等开发资料，供开发者学习、使用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-23
    • 文件大小：73400320
    • 提供者：wangtao1989626

  1. 井下视频行人检测方法

  2. 针对现有基于深度学习的行人检测方法存在计算量较大、检测效率严重依赖硬件性能等问题，对基于SSD网络的行人检测方法进行改进，设计了一种基于DenseNet网络的轻量级卷积神经网络作为SSD网络的基础网络，以满足井下视频行人实时检测需求，并设计了基于ResNet网络的辅助网络，以增强特征表征能力，提高行人检测准确性。将基于改进SSD网络的井下视频行人检测方法部署在嵌入式平台Jetson TX2上进行实验，结果表明该方法对井下视频中行人的检测准确率为87.9%，针对井下行人低密度场景的检测准确率近10

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-01
    • 文件大小：978944
    • 提供者：weixin_38688380

  1. 深度学习TX2配置文档.docx

  2. 详细介绍了深度学习在TX2上的配置过程，配图+文字+Linux指令结合的配置过程，可以让你无基础的对TX2进行成功配置，文档中介绍了两种详细的深度学习框架Pytorch和Tensorflow

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38662877

  1. 基于深度学习的胸部X光影像分析系统

  2. 提出一种应用嵌入式技术和深度学习技术实现对胸部X光影像分析的设计方案。采用NIVIDIA公司生产的Jetson TX2作为核心板，配备以太网模块、WiFi模块等功能模块搭建该分析系统的硬件平台。在GPU服务器上利用MobileNets卷积神经网络对标注的胸部X光影像数据集进行训练，将训练好的神经网络模型移植到Jetson TX2核心板，在嵌入式平台下完成对胸腔积液、浸润、肺气肿、气胸以及肺不张症状的检测。利用美国国立卫生研究院提供的胸部X光影像数据进行测试，通过实验证明，该方法在识别准确率上优于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：447488
    • 提供者：weixin_38559569

  1. ros_deep_learning_project-源码

  2. ROS / ROS2的深度学习节点 此存储库包含ROS / ROS2的深度学习推理节点和相机/视频流节点，并支持Jetson Nano / TX1 / TX2 / Xavier NX / AGX Xavier和TensorRT。 节点使用来自库和NVIDIA 教程的图像识别，对象检测和语义分割DNN，它们带有几个内置的预训练网络，用于分类，检测和分割，并能够加载自定义用户训练的模型。 摄像机/视频流节点支持以下输入/输出接口： MIPI CSI相机 V4L2相机 RTP / RTSP 影

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：84934656
    • 提供者：weixin_42121412

  1. jetson：Helmut Hoffer von Ankershoffen在基于ARM64的NVIDIA Jetson（Nano和AGX Xavier）边缘设备上进行了试验，这些边缘设备运行Kubernetes（K8）进行机器学习（ML），

  2. 适用于Kubernetes（K8）的NVIDIA Jetson Nano和NVIDIA Jetson AGX Xavier和适用于智能IoT的机器学习（ML） 使用运行 （K8）的基于的 （Nano和AGX Xavier） Experimenting ，以进行（ML），包括， 和使用进行 。 作者： 提示： 将NVIDIA Jetson ，TX1，TX2或用作边缘设备。 假设用于开发的macOS工作站（例如 假设可以访问Jetson设备可以加入的Kubernetes裸机集群，例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：928768
    • 提供者：weixin_42174176

  1. Robomaster2018-SEU-OpenSource：这是东南大学RoboMaster 2018竞赛的开源项目-源码

  2. Robomaster2018-SEU-开源 这是东南大学为Robomaster 2018设计的一个项目，其中包括完成自动射击和符文检测任务的完整过程。 包括装甲检测，符文检测，角度求解算法和驱动程序，串行通信。 这基本上是我们在比赛中使用的代码。 1.要求 平台： 杰特逊TX2 ubuntu16.04 环境 QT5 OpenCV3.4.0（Opencv4Tegra） 2.项目框架 Armor ， Rune ＆ Pose ：此处实现了三个核心算法。 您可以在这三个目录下阅读文档。 Dar

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42121086