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首先将jetson拆下来,看里面带不带固态硬盘,如果带将它重新插拔以下以激活,不带就自己买一个。在准备扩容之前要确保JETSON空间还有1G空间,因为在固态载入时候需要空间,否则会失败。一般为了加快下载速度,我们会更换镜像源,但Jetson是arm架构的,很多镜像源的arm包是缺失的。当一直黑屏进不去图形化界面时,不要慌等两分钟,等屏幕再次亮起时进入tty格式登入系统,然后以命令行模式去删除一些代
长方体表示长宽高、中心点、朝向、类别思路先检测后分类。
代码】工程(五)——小目标检测tph-yolov5。

一、版本选择Ubuntu 18.04+python3.7+CUDNN 8.2.0+CUDA11.3+TensorRT8.2+Pytorch1.10.1+Tensorflow-gpu2.6RTX3060只能在CUDA11.1以上调用二、安装1、cuda11.3安装链接CUDA Toolkit 11.3 Downloads | NVIDIA Developer如果之前你已经安装好了nvidia 驱动,
跟numpy功能一样,但可以GPU加速,和numpy可以相互转化。# 汉字均为我个人理解,英文为原文标注。#1、初始化定义# 继承原有模型# kernel# 定义了两个卷积层# 第一层是输入1维的(说明是单通道,灰色的图片)图片,输出6维的的卷积层(说明用到了6个卷积核,而每个卷积核是5*5的)。# 第一层是输入1维的(说明是单通道,灰色的图片)图片,输出6维的的卷积层(说明用到了6个卷积核,而每

相机选用4mm的广角相机,相机内参标定选择用最常见的棋盘格方法,首先安装ROS自带的包用usb_cam启动相机后进行标定。的长X宽--square:棋盘中小格的边长(m)image:=/... : 订阅图像的话题camera:=/camera: 相机name标定完之后,会生成一个内参文件,Intrinsic是相机矩阵,Distortion是畸变矩阵。

博主将修改好的LSD_SLAM放到github上供大家使用,适用于18.04 20.04,可直接使用。LSD_SLAM适配于ubuntu20.04修改过程的参考连接如下。

参见:工程(二)——DeeplabV3+语义分割训练自制数据集三、激光雷达与相机融合1、标定如果激光雷达在相机的坐标系关系想上图这样,数值可以直接用。DistCoeff1矩阵不要动,我也不知道为什么,但使用标定后的数值效果不好。2、融合 得到彩色点云需要将点云类型更改,参见 工程(一)Lego_Loam安装调试及运行。得到语义点云地图参见 工程(四)——Kitti转bag跑Lego-LOAM,因为

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因为多版本boost的多版本共存sudo apt-get autoremove libboost1.66-dev # 卸载卸载源码编译的boost库,需要删除:sudo rm -r -f /usr/local/include/boost*sudo rm -f /usr/local/lib/libboost*重新安装rossudo apt-get install ros-melodic-deskto







