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Jetson Nano Ubuntu 20.04深度学习环境配置指南

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。

nanodet - 轻量级移动设备实时目标检测模型
GithubNanoDet-Plus实时检测开源项目移动设备轻量级模型高准确率
NanoDet-Plus 是一款超轻量级高精度的无锚目标检测模型,专为移动设备实时检测设计。其模型文件仅有980KB(INT8)或1.8MB(FP16),在ARM CPU上实现97fps检测速度,精度达34.3 mAP@0.5:0.95。NanoDet-Plus 训练友好,GPU内存占用低,支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端,提供基于ncnn的安卓演示。此模型在COCO数据集上提升了7 mAP,支持多种分辨率和配置,满足不同场景需求。
AndroidTensorFlowMachineLearningExample - Android应用集成TensorFlow的详细教程
AndroidGithubTensorFlow对象检测开源项目机器学习示例项目
此项目提供了在Android应用中集成TensorFlow的详细指南。开发者可以学习如何构建和使用TensorFlow项目及其库文件(.so和.jar文件),通过具体示例了解如何使用TensorFlow进行物体检测,包括处理从相机拍摄的图像。适合希望将机器学习技术应用在移动设备上的开发者。
stable-diffusion-nvidia-docker - 基于Docker的Stable Diffusion简易部署方案
AI绘图DockerGPUGithubStable Diffusion多GPU支持开源项目
该项目为Stable Diffusion模型提供基于Docker的部署方案,适用于Ubuntu和Windows系统。通过简单的Web UI界面,用户可在GPU设备上轻松运行Stable Diffusion,支持多GPU推理、图像到图像转换和图像修复功能。项目集成了Stable Diffusion 2.0模型,为AI图像生成技术的使用提供便捷途径。
ComputerVisionPractice - OpenCV图像处理与计算机视觉理论实践指南
ComputerVisionPratiaceGithubOpenCVVisionPro图像处理开源项目视觉理论
这个开源项目包含了全面的图像处理和计算机视觉教程,覆盖了从基本操作到高级算术运算、阈值处理、平滑处理、形态学处理及特征点检测等OpenCV实践范例。此外,项目还提供了VisionPro的学习笔记,帮助用户理解和应用前沿视觉软件,适合希望深入学习图像处理与计算机视觉的用户。
CV - 深度学习视频教程及笔记资源
GithubJupyter NotebookPytorch开源项目数据集深度学习视频讲解
本项目提供深度学习视频讲解及笔记资源,涵盖Pytorch、李沐、吴恩达等名师课程,并附有详细的数据集和实用工具。适合从事AI算法开发、图像处理及语音识别方向的求职者,并提供多家知名企业的内推机会,帮助自学者搭建交流平台,实现技术突破和职业发展。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源,涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容,适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
vit - 在Habana Gaudi HPU上高效运行ViT模型的配置指南
Gaudi处理器GithubHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana图像分类开源项目模型混合精度
了解如何使用Habana Gaudi HPU进行ViT模型高效训练和部署,提供如自定义AdamW和融合梯度剪裁等特定训练参数。支持bf16混合精度训练以提升性能和精度。探索Habana HPU在增强Transformer和Diffuser模型方面的应用。
aiyprojects-raspbian - 简便易用的AIY Vision Kit和Voice Kit Python API
AIY ProjectsAIY Vision KitAIY Voice KitGithubPython APIRaspbian系统开源项目
提供适用于AIY Vision Kit和Voice Kit的简便Python API,包括详细的组装指南、Python API参考、示例代码和系统更新指南。用户可以下载最新的SD卡镜像或自行构建,体验便捷的AIY项目。如果遇到问题,可以通过AIY帮助文档、论坛和Stack Overflow获取支持,或在GitHub提交问题报告和修复请求。
ffcv-imagenet - 高效ImageNet训练框架提升模型性能
GithubImageNetPyTorchResNetffcv开源项目深度学习
ffcv-imagenet是一个高效的ImageNet训练框架,采用单文件PyTorch脚本实现。该项目能在标准方法1/10的时间内达到相同精度,支持多GPU并行和多模型同时训练。框架提供丰富的配置选项,结合FFCV数据加载和优化训练流程,使研究人员能更快迭代实验并获得高质量模型。项目还包含多种预设配置,适用于不同的训练需求和硬件环境。
ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台
Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目
提供详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目,助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取,并配有详细教程,适合所有开发者。
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