इस प्रोजेक्ट के बारे में

jetson-inference एक शैक्षिक परियोजना और लाइब्रेरी है जो NVIDIA Jetson डिवाइसों पर डीप-लर्निंग विज़न मॉडल तैनात करने के लिए है। यह TensorRT का उपयोग C++ या Python से अनुकूलित नेटवर्क चलाने के लिए करता है, जबकि PyTorch का उपयोग मॉडल प्रशिक्षण और ट्रांसफर लर्निंग के लिए किया जाता है। लाइब्रेरी इमेज वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, पोज़ अनुमान, एक्शन पहचान, पृष्ठभूमि हटाने और मोनोकुलर डेप्थ अनुमान के लिए इंटरफेस प्रदान करती है। README में इमेज और लाइव कैमरा फीड प्रोसेस करने के लिए C++ और Python उदाहरण, साथ ही कैमरा स्ट्रीमिंग, WebRTC वेब एप्लिकेशन, Flask REST सेवाएं और Plotly डैशबोर्ड के ट्यूटोरियल शामिल हैं। ROS और ROS2 एकीकरण संबंधित ros_deep_learning परियोजना के माध्यम से प्रदान किया गया है। Hello AI World सामग्री में पूरी तरह से Jetson पर इंफ़रेंस चलाना, डेटासेट एकत्र करना, मॉडल फिर से प्रशिक्षित करना और परिणामी मॉडल को TensorRT के साथ तैनात करना शामिल है। वही PyTorch प्रशिक्षण कोड NVIDIA डिस्क्रीट GPU वाले PC, सर्वर या क्लाउड इंस्टेंस पर भी उपयोग किया जा सकता है। परियोजना में ImageNet-शैली पहचान, COCO ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, ट्रैफिक और डैश-कैम परिदृश्य, चेहरा डिटेक्शन, Cityscapes और Pascal VOC सेगमेंटेशन, बॉडी और हैंड पोज़ अनुमान, और Kinetics एक्शन पहचान के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल शामिल हैं। स्रोत बिल्ड, Docker कंटेनर और JetPack सेटअप निर्देश प्रदान किए गए हैं, जिसमें Orin डिवाइसों के लिए JetPack 6 समर्थन नोट किया गया है। C++ और Python API को libjetson-inference और libjetson-utils के माध्यम से बाहरी परियोजनाओं में जोड़ा जा सकता है।