简化模型训练流程的TAO工具套件

特征模型(features model)是人工智能深度学习的灵魂，其优劣程度决定了前端推理结果的成败，包括计算性能与精确度的综合考量，是整个人工智能应用的最关键环节，而提取特征的训练（或称为学习）过程，是创建该项人工智能应用的起点。

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Jetson Nano 基础教程

共52讲

Jetson Nano 推出 2GB 内存版本，不仅承袭了 Jetson Nano 所有 AI 开发环境与 IOT 控制功能，也能学习或开发 Python、OpenCV 与 AI 深度学习、ROS 自动控制等应用。

目录
开篇介绍
安装系统
网络设置及添加 SWAPFile 虚拟内存
体验并行计算性能
体验视觉功能库
安装与调用摄像头
通过 OpenCV 调用 CSI/USB 摄像头
执行常见机器视觉应用
调节 CSI 图像质量
颜色空间动态调节技巧
你应该了解的 OpenCV
人脸定位
身份识别
Hello AI World
Hello AI World 的环境安装
10 行代码威力
更换模型得到不同效果
Utils 的 videoSource 工具
Utils 的 videoOutput 工具
“Hello AI World” 扩充参数解析功能
“Hello AI World” 图像分类指令
“Hello AI World” 图像分类代码
“Hello AI World” 的物件识别应用
“Hello AI World” 的物件识别应用
图像分类的模型训练
物件检测的模型训练
DeepStream 简介与启用
DeepStream 初体验
DeepStream 目标追踪功能
DeepStream 摄像头“实时性能”
DeepStream 多模型组合检测-1
架构说明与deepstream-test范例
DeepStream 车牌识别与私密信息...
DeepStream 安装Python开发环境
Python版test1实战说明
加入USB输入与RTSP输出
多网路模型合成功能
nvdsanalytics视频分析插件
结合IoT信息传输
简化模型训练流程的TAO工具套件
NGC的内容简介与注册密钥
安装TAO模型训练工具
启动器CLI指令集与配置
视觉类脚本的环境配置
视觉类的数据格式
视觉类的数据增强
图像分类的模型训练与修剪
物件检测的模型训练与优化
物件检测的模型训练与优化-2
物件检测的模型训练与优化-3
将模型部署到Jetson设备
执行部署的 TensorRT 加速引擎
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