Implementierung des CNN aus End-to-End-Lernen für selbstfahrende Autos auf einem Nvidia Jetson TX1 unter Verwendung von Tensorflow und ROS
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.
Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarImplementierung des CNN aus End-to-End-Lernen für selbstfahrende Autos auf einem Nvidia Jetson TX1 unter Verwendung von Tensorflow und ROS
Cherry-Autonomous-Racecar hat 322 Sterne auf GitHub. Es wurde 104-mal geforkt. Cherry-Autonomous-Racecar ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2016 aktiv entwickelt. Cherry-Autonomous-Racecar ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: autonomous-driving, convolutional-neural-networks, deep-learning, jetson-tx1.
Implementierung des CNN aus End-to-End-Lernen für selbstfahrende Autos auf einem Nvidia Jetson TX1 unter Verwendung von Tensorflow und ROS
Cherry-Autonomous-Racecar ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ja. Cherry-Autonomous-Racecar ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Cherry-Autonomous-Racecar ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
Cherry-Autonomous-Racecar ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/djtobias-cherry-autonomous-racecar.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.