Jetson-Nano-Ubuntu-20-image

Jetson Nano Ubuntu 20.04深度学习环境配置指南

Jetson Nano Ubuntu 20.04 OpenCV TensorFlow PyTorch Github 开源项目

介绍如何在Jetson Nano上安装和配置Ubuntu 20.04操作系统，预装OpenCV、TensorFlow和Pytorch等核心深度学习工具。包括更新日志、安装步骤和下载链接，适合在Jetson Nano上运行AI模型的开发者。

文档

iAI - 在Ubuntu平台上设置AI实验环境的详细指导

AICUDAGithubNVIDIAPytorchUbuntu开源项目

这篇文章提供了在Ubuntu平台上设置AI实验环境的详细指导，涵盖硬件要求、双系统安装、NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN、Anaconda、OpenCV、Docker、TensorRT、Pytorch等软件的安装与配置。内容包括从基础环境搭建到深度学习算法如YOLO V3和Faster R-CNN的实际应用，并附有常见问题解答和最佳实践，帮助用户高效构建AI开发环境。

jetson-containers - 为NVIDIA Jetson提供的模块化AI和机器学习容器系统

AI容器DockerGithubJetPackJetsonNVIDIA开源项目

提供适用于NVIDIA Jetson设备的多种AI和机器学习容器，包括PyTorch、TensorFlow、ONNXRuntime和DeepStream等，支持灵活设置不同CUDA版本，并组合多个包如ROS2和Transformer。通过命令行工具可快速运行所需的容器镜像，并有详细文档和教程帮助用户最大化利用Jetson平台的计算能力，简化机器学习和计算机视觉任务的实现。

yolov5-deepsort-tensorrt - 基于YOLOv5和DeepSORT的Jetson设备目标跟踪系统

DeepSortGithubJetsonTensorRTYolov5开源项目目标跟踪

这个项目是YOLOv5和DeepSORT算法在Jetson设备上的C++实现，针对Jetson Xavier NX和Jetson Nano进行了优化。系统能够高效跟踪多个人头目标，在Jetson Xavier NX上处理70多个目标时可达到10 FPS。项目包含环境配置、模型生成和运行指南，支持自定义模型，并提供了不同YOLOv5版本的兼容性说明。适合需要在边缘设备上进行高性能目标跟踪的应用场景。

jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别

GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习

NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行，支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等，适用于多种应用场景，如实时摄像头流和WebRTC网络应用。

DeepStream-Yolo - NVIDIA DeepStream SDK的YOLO模型配置与优化指南

CUDADeepStreamGithubNVIDIATensorRTYOLO开源项目

该项目为多个版本及平台的YOLO模型提供NVIDIA DeepStream SDK配置和优化指南，包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等。项目功能涵盖INT8校准、动态批处理及GPU边界框解析，并提供详细的安装、使用和自定义模型指南，帮助用户实现高效的GPU处理和模型转换。

jetson-nano-baseboard - Antmicro开源基板支持多款NVIDIA Jetson模块

AntmicroGithubJetson BaseboardMIPI CSI-2NVIDIA开源硬件开源项目

这款开源基板由Antmicro设计，支持NVIDIA Jetson Nano、Xavier NX和TX2 NX系统级模块(SoM)。基板通过FFC连接器支持多达4个MIPI CSI-2摄像头，集成千兆以太网、USB-C、HDMI、DisplayPort和M.2等接口。设计文件采用KiCad维护，并提供详细文档和Linux补丁，便于开发者进行定制。该项目为嵌入式AI和计算机视觉应用提供了灵活的硬件平台。

DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践

CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目

TensorRT_Tutorial - 深度学习推理加速实践指南

GPU加速GithubINT8量化TensorRT开源项目性能优化深度学习

TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库，提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例，覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧，为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。

YOLOv8-TensorRT - 通过TensorRT加速YOLOv8模型，提供在CUDA环境下的快速部署和推理解决方案

CUDAGithubONNXPyTorchTensorRTYOLOv8开源项目

本项目通过TensorRT加速YOLOv8模型，提供在CUDA环境下的快速部署和高效推理解决方案。包括环境准备、模型导出、引擎构建和多种推理方法，支持Python和C++语言。特性涵盖ONNX模型导出、端到端引擎构建和模型推理，适用于图像和视频的不同输入源。支持Jetson设备，并附有详细的文档和脚本，便于操作，提升深度学习应用性能。

dl-engineer-guidebook - 介绍深度学习工程师所需的知识，硬件配置与软件环境详解

GithubLinux命令Python环境macOS环境开源项目深度学习深度学习工作站

本指南详细介绍深度学习工程师所需的知识，包括深度学习工作站配置、操作系统选择和硬件推荐、macOS和Ubuntu环境搭建与优化、Python环境设定、常用Linux命令等。还涵盖CV学习资源及数据集、经典预训练模型和TensorBoard的使用方法，助力工程师在深度学习领域发展。

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