- @LXY_LOVE36
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
往期文章RK3588+docker+YOLOv5部署：https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149673049RK3588测试NPU和RKNN函数包装https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149669753RK3588刷机：https://blog.csdn.net/FJN110/article
往期文章RK3588+docker+YOLOv5部署：https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149673049RK3588测试NPU和RKNN函数包装https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149669753RK3588刷机：https://blog.csdn.net/FJN110/article
往期文章RK3588+docker+YOLOv5部署：https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149673049RK3588测试NPU和RKNN函数包装https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149669753RK3588刷机：https://blog.csdn.net/FJN110/article
往期文章RK3588+docker+YOLOv5部署：https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149673049RK3588测试NPU和RKNN函数包装https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149669753RK3588刷机：https://blog.csdn.net/FJN110/article
往期文章RK3588+docker+YOLOv5部署：https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149673049RK3588测试NPU和RKNN函数包装https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149669753RK3588刷机：https://blog.csdn.net/FJN110/article
往期文章RK3588+docker+YOLOv5部署：https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149673049RK3588测试NPU和RKNN函数包装https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149669753RK3588刷机：https://blog.csdn.net/FJN110/article
Jetson Nano是NVIDIA推出的嵌入式AI开发板，凭借其强大的GPU计算能力和完善的软件生态系统，成为边缘AI部署的理想平台。本教程源于作者团队参加2024中国机器人大赛暨RoboCup机器人世界杯中国赛机器人先进视觉3D识别赛道的实战经验，是一份经过验证的环境部署指南。
Jetson Nano是NVIDIA推出的嵌入式AI开发板，凭借其强大的GPU计算能力和完善的软件生态系统，成为边缘AI部署的理想平台。本教程源于作者团队参加2024中国机器人大赛暨RoboCup机器人世界杯中国赛机器人先进视觉3D识别赛道的实战经验，是一份经过验证的环境部署指南。
无论是打造安防系统、健身APP还是工业质检工具，这套技术都能让你的项目具备“理解人类动作”的智能。如果你想让自己的项目具备这种“感知能力”，这篇教程将带你从技术原理到实战代码，一步步打造属于自己的行为识别系统。只需将数据集替换为“打架”和“正常互动”的视频，调整模型输出类别为2（打架/正常），即可实现打架识别。比如健身动作是否标准（如俯卧撑、深蹲），可用于在线健身APP的动作指导，或体育训练的自动
准备数据集# 创建数据集目录结构 mkdir -p custom_dataset/ {train,val } # 数据集配置文件 cat > custom_dataset/custom.yaml << EOF# Classesnc: 2 # 类别数量names: ['person', 'car'] # 类别名称EOF开始训练# 在Jetson Nano上进行轻量训练# 训练过程中监控GPU使用情况