“2018秋-智能硬件-第11次课-教学计划”版本间的差异
来自iCenter Wiki
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https://docs.nvidia.com/deeplearning/dgx/install-tf-jetsontx2/index.html#benefits | https://docs.nvidia.com/deeplearning/dgx/install-tf-jetsontx2/index.html#benefits | ||
| − | YOLO实现 | + | YOLO实现/Jetson TX2 |
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https://jkjung-avt.github.io/jetpack-3.3/ | https://jkjung-avt.github.io/jetpack-3.3/ | ||
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https://jkjung-avt.github.io/yolov3/ | https://jkjung-avt.github.io/yolov3/ | ||
| − | + | TensorFlow/Keras-Yolo3： | |
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https://github.com/ne7ermore/yolo-v3 | https://github.com/ne7ermore/yolo-v3 | ||
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2018年12月3日 (一) 16:04的最后版本
回顾机器人
如何让机器人拥有视觉，自主行动？
先进的硬件，还需要强大的软件配合
计算机视觉
YOLO算法/SSD算法
JetsonKit TX2
https://blogs.nvidia.com/blog/category/autonomous-machines/
https://developer.nvidia.com/embedded-computing
https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack
https://developer.nvidia.com/embedded/develop/tools
https://docs.nvidia.com/deeplearning/dgx/install-tf-jetsontx2/index.html#benefits
YOLO实现/Jetson TX2
https://jkjung-avt.github.io/jetpack-3.3/
https://jkjung-avt.github.io/yolov3/
TensorFlow/Keras-Yolo3：
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
Pytorch实现：
https://github.com/ne7ermore/yolo-v3
Have fun～！
