Robotics-Object-Pose-Estimation
Uma demonstração completa de ponta a ponta na qual coletamos dados de treinamento no Unity e usamos esses dados para treinar uma rede neural profunda para prever a pose de um cubo. Este modelo é então implantado em uma tarefa simulada de pegar e colocar robótica.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserUma demonstração completa de ponta a ponta na qual coletamos dados de treinamento no Unity e usamos esses dados para treinar uma rede neural profunda para prever a pose de um cubo. Este modelo é então implantado em uma tarefa simulada de pegar e colocar robótica.
Robotics-Object-Pose-Estimation tem 346 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 83 vezes. Robotics-Object-Pose-Estimation é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2021. Robotics-Object-Pose-Estimation está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: autonomy, computer-vision, deep-learning, machine-learning.
O que é Robotics-Object-Pose-Estimation?
Uma demonstração completa de ponta a ponta na qual coletamos dados de treinamento no Unity e usamos esses dados para treinar uma rede neural profunda para prever a pose de um cubo. Este modelo é então implantado em uma tarefa simulada de pegar e colocar robótica.
Robotics-Object-Pose-Estimation é de código aberto?
Robotics-Object-Pose-Estimation é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.
Robotics-Object-Pose-Estimation é gratuito?
Sim. Robotics-Object-Pose-Estimation é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está Robotics-Object-Pose-Estimation?
Robotics-Object-Pose-Estimation está disponível sob a licença Apache-2.0.
Em que linguagem Robotics-Object-Pose-Estimation está escrito?
Robotics-Object-Pose-Estimation é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/unity-technologies-robotics-object-pose-estimation.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.