Logo
Project Icon

jetson-nano-baseboard

Antmicro开源基板支持多款NVIDIA Jetson模块

Jetson Baseboard开源硬件NVIDIAMIPI CSI-2AntmicroGithub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。

访问官网访问官网GithubGithub
介绍相关项目
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。
Jetson-Nano-Ubuntu-20-image - Jetson Nano Ubuntu 20.04深度学习环境配置指南
GithubJetson NanoOpenCVPyTorchTensorFlowUbuntu 20.04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。
jetson-rdma-picoevb - FPGA实现的GPUDirect RDMA最小化演示项目
CUDAFPGAGPUDirect RDMAGithubPCIeXilinx Vivado开源项目
jetson-rdma-picoevb项目展示了基于FPGA的GPUDirect RDMA最小化实现。该项目允许PCIe设备直接访问CUDA内存，实现CUDA与PCIe设备间零拷贝数据共享。支持Jetson AGX Xavier、Drive AGX Xavier和装有CUDA驱动的PC。项目涵盖FPGA配置、Linux驱动和用户应用，提供完整RDMA测试环境。
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。
jetson_stats - NVIDIA Jetson系列设备监控与管理工具
DockerGithubNVIDIA Jetsonjetson-stats开源项目监控工具系统性能
jetson-stats是一款为NVIDIA Jetson系列设备开发的监控和管理工具。它可以解析硬件架构信息，实时监控CPU、GPU、内存和风扇等关键指标，并支持NVP模型和jetson_clocks控制。这个工具不仅可以集成到Python脚本中，还支持Docker容器化部署，使用时无需超级用户权限。jetson-stats与所有NVIDIA Jetpack版本兼容，通过jtop界面提供了直观的设备监控和管理功能。
TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台
CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目
NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。
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。
nanomq - 为物联网和智能汽车提供高性能边缘消息传递的MQTT中间件
GithubMQTTNanoMQ开源项目消息中间件物联网边缘计算
NanoMQ是一款为物联网和智能网联汽车设计的MQTT消息中间件。采用嵌入式Actor架构，支持MQTT V3.1.1/3.1和V5.0协议，具备低延迟和高并发处理能力。基于POSIX标准开发，NanoMQ可在多种嵌入式平台上运行，为边缘计算场景提供可靠高效的消息传递方案。作为开源项目，NanoMQ的功能丰富，适用于物联网和车联网应用。
Savant - 构建高效实时AI流媒体应用，提升数据中心和边缘设备性能
DeepStreamGithubJetsonNvidiaSavant实时视频分析开源项目
Savant是一个基于Nvidia技术的开源框架，专用于构建高效的实时流媒体AI应用。它简化了动态推理管道的开发，并通过DeepStream技术优化数据中心和边缘设备的性能。无论是构建实时还是高负载的计算机视觉和视频分析应用，Savant都提供了灵活、可扩展且易于维护的解决方案。支持Jetson和dGPU各种型号，包含丰富的适配器和SDK，适用于各类视频源和接收端。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号