[英伟达]英伟达公开课 | 手把手教你部署一辆高速目标检测Jetbot智能小车( 二 ) |人工智能|图像处

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上图是Jetbot升级版本的赛车，可以看出它的速度非常快。我们在推理时最高达到了60FPS的速度。实际应用中，为了平衡摄像头的编解码，我们将推理速度减少到45FPS 。

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上图展示了Jetbot在复杂的环境中自动避障、识别路径的过程，这些功能都是基于深度学习在视觉领域的应用。

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我们可以看到， Jetbot小车上有一个前端摄像头，几个控制接口，两个主动轮、一个从动轮，便于大家控制和实践。

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我们可以自己设置或直接使用设置好的函数。

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前端摄像头的视频接口。我们不需要考虑怎么调用前端摄像头，代码中已经设置好了。

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深度学习模型推理接口。
实战：部署一辆Jetbot小车接下来，何琨老师展示了如何用TLT训练模型，以及在Jetbot上运行模型。受限于文字描述，欢迎大家点击链接观看直播回放（第25分钟起）：
直播链接：https://info.nvidia.com/303606-ondemand.html
PPT地址：https://www.nvidia.cn/content/dam/en-zz/zh_cn/assets/webinars/2020/mar26/TLT--2020.03.26.pdf
传送门第一期课程：利用 NVIDIA 迁移式学习工具包和Deepstream实现实时目标检测
>>直播回放：https://info.nvidia.com/272903-ondemand.html
>>PPT：https://www.nvidia.cn/content/dam/en-zz/zh_cn/assets/webinars/2020/feb27/TLT--2020.02.27.pdf
第二期课程：利用TensorRT 7.0部署高速目标检测引擎
>>直播回放链接：https://info.nvidia.com/291730-ondemand.html
>>PPT：https://www.nvidia.cn/content/dam/en-zz/zh_cn/assets/webinars/2020/mar12/dev/TLT--2020.03.12.pdf
— 完 —
量子位 QbitAI · ***签约
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