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Jetson TX2刷机教程

介绍:本文介绍如何对Jetson TX2进行刷机,系统版本为Jetpack4.6.0准备:主机(虚拟机):Ubuntu18.04Jetson TX2USB 连接线刷机步骤:在主机上,下载sdkmanager2. 找到文件下载路径,右击打开终端,输入如下命令,安装sdkmanager```cppsudo apt install ./sdkmanager_1.6.0-8170_amd64.deb```

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opencv+gstreamer拉流

使用OpenCV结合Gstreamer实现RTSP流硬件解码

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#opencv
spdlog日志库

开源c++日志库spdlog学习

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利用labelme生成Mask

0. 背景最近网络训练的数据为了排除图像周边的干扰,使得网络只关注划定的周界区域,因此需要得到训练图像的Mask,然后对原始图像进行预处理。1. 使用labelme生成关键点的json文件labelme的安装地址:Release v4.5.9 · wkentaro/labelme (github.com)十分建议在win10下安装labelme.exe文件下图为labelme绘制区域的示意图,保存

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#深度学习
Jetson硬件平台状态查看工具jtop安装

0. 背景介绍刚把Jetson TX2刷机了,重新安装资源状态查看器jtop1. 依赖环境sudo apt-get install git cmakesudo apt-get install python3-devsudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-toolssudo apt-get install libatlas-base-dev gfor

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U-Net基于TensorRT部署

1. 网络训练本项目采用的代码为pytorch-Unet,链接为:https://github.com/milesial/Pytorch-UNet。 该项目是基于原始图像的比例作为最终的输入,这个对于数据集中图像原始图片大小不一致的情况可能会出现训练问题(显存不够用)。...

#深度学习#计算机视觉#python
DeepStream之deepstream_test1_app解析

1. 项目介绍项目路径:opt\nvidia\deepstream\deepstream-5.0\sources\apps\sample_apps\deepstream-test1这个项目是一个Deepstream中一个简单的demo, 用来教我们如何在pipeline中使用各种DeepStream SDK elements从而在流数据中得到一些有意义的信息。2. 应用程序整体PipeLine结构

#深度学习
到底了