Une démonstration complète de bout en bout dans laquelle nous collectons des données d'entraînement dans Unity et utilisons ces données pour entraîner un réseau de neurones profond pour prédire la pose d'un cube. Ce modèle est ensuite déployé dans une tâche simulée de prise et de placement robotique.
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Robotics-Object-Pose-Estimation compte 346 étoiles sur GitHub. Il a été forké 83 fois. Robotics-Object-Pose-Estimation est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2021. Robotics-Object-Pose-Estimation est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : autonomy, computer-vision, deep-learning, machine-learning.
Une démonstration complète de bout en bout dans laquelle nous collectons des données d'entraînement dans Unity et utilisons ces données pour entraîner un réseau de neurones profond pour prédire la pose d'un cube. Ce modèle est ensuite déployé dans une tâche simulée de prise et de placement robotique.
Robotics-Object-Pose-Estimation est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
Oui. Robotics-Object-Pose-Estimation est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Robotics-Object-Pose-Estimation est disponible sous licence Apache-2.0.
Robotics-Object-Pose-Estimation est écrit principalement en Python.
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