这个项目能做什么

jetson-inference 是一个教学项目和库，用于在 NVIDIA Jetson 设备上部署深度学习视觉模型。它使用 TensorRT 从 C++ 或 Python 运行优化后的网络，而 PyTorch 用于模型训练和迁移学习。 该库提供图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计、动作识别、背景去除和单目深度估计的接口。README 包含用于处理图像和实时摄像头画面的 C++ 和 Python 示例，以及摄像头流媒体、WebRTC Web 应用、Flask REST 服务和 Plotly 仪表板的教程。ROS 和 ROS2 集成通过相关的 ros_deep_learning 项目提供。 Hello AI World 材料涵盖完全在 Jetson 上运行推理、收集数据集、重新训练模型，以及使用 TensorRT 部署生成的模型。相同的 PyTorch 训练代码也可以在配备 NVIDIA 独立 GPU 的 PC、服务器或云实例上使用。 该项目包含用于 ImageNet 风格识别、COCO 目标检测、交通和行车记录仪场景、人脸检测、Cityscapes 和 Pascal VOC 分割、身体和手部姿态估计以及 Kinetics 动作识别的预训练模型。提供了源码构建、Docker 容器和 JetPack 设置说明，并注明 Orin 设备支持 JetPack 6。C++ 和 Python API 可以通过 libjetson-inference 和 libjetson-utils 链接到外部项目。