Robotics-Object-Pose-Estimation
Una dimostrazione completa end-to-end in cui raccogliamo dati di addestramento in Unity e utilizziamo quei dati per addestrare una rete neurale profonda per prevedere la posa di un cubo. Questo modello viene poi distribuito in un compito simulato di pick-and-place robotico.
Allena un robot a riconoscere e raccogliere oggetti in un ambiente simulato utilizzando la visione artificiale.
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Gratis · senza carta · disdici quando vuoiUna dimostrazione completa end-to-end in cui raccogliamo dati di addestramento in Unity e utilizziamo quei dati per addestrare una rete neurale profonda per prevedere la posa di un cubo. Questo modello viene poi distribuito in un compito simulato di pick-and-place robotico.
Robotics-Object-Pose-Estimation ha 346 stelle su GitHub. È stato forkato 83 volte. Robotics-Object-Pose-Estimation è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2021. Robotics-Object-Pose-Estimation è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: autonomy, computer-vision, deep-learning, machine-learning.
Che cos'è Robotics-Object-Pose-Estimation?
Una dimostrazione completa end-to-end in cui raccogliamo dati di addestramento in Unity e utilizziamo quei dati per addestrare una rete neurale profonda per prevedere la posa di un cubo. Questo modello viene poi distribuito in un compito simulato di pick-and-place robotico.
Robotics-Object-Pose-Estimation è open source?
Robotics-Object-Pose-Estimation è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.
Robotics-Object-Pose-Estimation è gratuito?
Sì. Robotics-Object-Pose-Estimation è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è Robotics-Object-Pose-Estimation?
Robotics-Object-Pose-Estimation è disponibile con licenza Apache-2.0.
In quale linguaggio è scritto Robotics-Object-Pose-Estimation?
Robotics-Object-Pose-Estimation è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/unity-technologies-robotics-object-pose-estimation.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.