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jetson-containers

为NVIDIA Jetson提供的模块化AI和机器学习容器系统

JetsonJetPackDockerAI容器NVIDIAGithub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。

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介绍相关项目
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。
containers - 生物信息学软件容器化解决方案
BioContainersDockerGithub容器技术开源项目生物信息学
BioContainers是一个开源项目，为生物信息学软件提供容器化解决方案。该项目建立了容器规范和镜像库，简化了生物信息学工具的构建、部署和使用过程。除了提供现成容器，BioContainers还制定了容器创建指南，并搭建了完整的开发和测试基础设施。这一生态系统旨在提升组学分析的可重复性和易用性，尤其适用于蛋白质组学、基因组学等领域。
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。
container.training - 全面的Docker和容器编排开源培训项目
DockerGithub容器训练工作坊开源项目微服务架构编排
Container Training 是一个开源项目,提供全面的Docker和容器编排培训材料。内容涵盖Docker入门、Swarm和Kubernetes编排,包括幻灯片、示例应用和实践练习。材料设计适合初学者,可用于课堂教学或自学。项目还包含自动化测试和部署工具,确保内容质量。所有资源持续更新,是学习容器技术的理想选择。
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。
vscode-dev-containers - 简化开发流程的容器化环境模板
Dev ContainersDockerGitHub CodespacesGithubVS Code开发环境开源项目
vscode-dev-containers是一个开源项目,提供基于Docker的开发容器配置模板。它支持VS Code和GitHub Codespaces,包含多种编程语言和工具的容器定义。该项目简化了容器化开发环境的搭建过程,有助于团队共享统一环境。核心功能现已迁移至devcontainers组织继续维护。
edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型，支持ONNX和TensorRT导出
COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目
EdgeYOLO为边缘设备优化，在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS，并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集，提供多种模型格式和部署代码，包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新，并集成了SAMLabeler Pro工具，支持多人远程标注。可快速上手和训练，适配不同设备和应用场景。
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。
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。
GenerativeAIExamples - 生成式AI示例，快速部署和测试
GithubLangChainNVIDIANeMoRAGTriton开源项目
NVIDIA提供的生成式AI示例，使用CUDA-X软件栈和NVIDIA GPU，展示快速部署、测试和扩展AI模型的方法。包括最新的RAG管道构建技巧、实验性示例和企业应用，支持本地和远程推理，集成流行LLM编程框架，并附有详细开发文档。
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