Nvidia 스킬

skills/skills/tao-train-depth-anything-v2

단일 RGB 이미지에서 픽셀 단위 깊이를 예측하는 Metric Depth Anything v2 또는 Relative Depth Anything 아키텍처를 사용한 단안 깊이 추정. 다음 상황에서 사용하세요…

skills/skills/tao-train-dino

DINO(DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes)는 2D 객체 탐지를 위한 모델입니다. 트랜스포머 기반 탐지기로, 잡음 제거 훈련, 다중 스케일 특징 등을 갖추고 있습니다.

skills/skills/tao-train-fast-foundation-stereo

실시간 스테레오 깊이 추정을 위해 FastFoundationStereo(FFS)를 사용하며, 이는 FoundationStereo의 증류된 bp2 상용 변형입니다. 시차 맵을 예측합니다…

skills/skills/tao-train-foundation-stereo

FoundationStereo를 사용한 스테레오 깊이 추정. 스테레오 이미지 쌍에서 변위 맵을 예측하여 3D 재구성을 수행합니다. 훈련, 평가 시 사용합니다.

skills/skills/tao-train-grounding-dino

Grounding DINO를 위한 오픈셋 객체 탐지. DINO 스타일 탐지와 BERT 텍스트 인코더를 결합하여 언어 기반 탐지를 수행 — 설명된 객체를 탐지합니다…

skills/skills/tao-train-image-classification

PyTorch 기반 TAO 이미지 분류. 배포를 위한 증류 및 양자화를 통해 다양한 백본(FAN, EfficientNet, ResNet 등)을 지원합니다.

skills/skills/tao-train-mask-auto-encoder

마스크 오토인코더(MAE)로 자기 지도 사전 학습 및 미세 조정을 수행합니다. 무작위 패치를 마스킹하고 이를 재구성하여 시각적 표현을 학습하며, 다음을 지원합니다…

skills/skills/tao-train-mask-auto-label

MAL(마스크 자동 레이블링)은 약한 지도 학습 기반의 세그멘테이션을 위한 도구입니다. 최소한의 주석(포인트 또는 박스 주석)을 사용하여 ViT-MAE를 통해 세그멘테이션 마스크를 생성합니다…

skills/skills/tao-train-mask-grounding-dino

Mask Grounding DINO는 grounded 인스턴스 분할을 위한 모델입니다. 텍스트 프롬프트에 의해 안내되는 오픈셋 분할을 위해 Grounding DINO에 마스크 예측 헤드를 확장한 것입니다.

skills/skills/tao-train-mask2former

Mask2Former를 사용한 범용 이미지 분할(panoptic, instance, semantic). 마스크 어텐션 기반의 트랜스포머로 고품질 분할 결과 제공.

skills/skills/tao-train-metric-learning-recognition

세밀한 시각 인식을 위한 메트릭 러닝 인식(ml-recog)입니다. 검색 기반 매칭(예: 소매 제품 인식)을 위한 임베딩을 학습합니다…

skills/skills/tao-train-nvdinov2

NVDINOv2는 자기 지도 시각 표현 학습을 위한 모델입니다. 레이블 없이 자기 증류(교사-학생) 방식을 통해 비전 트랜스포머를 학습하며, 다음과 같은 결과를 생성합니다…

skills/skills/tao-train-nvpanoptix3d

NVPanoptix3D는 포즈가 지정된 RGB 이미지로부터 파놉틱 3D 장면 재구성을 수행합니다. 3D 파놉틱 분할(의미론적, 인스턴스, 파놉틱 마스크)을 생성하며…

skills/skills/tao-train-ocdnet

OCDNet을 사용한 장면 텍스트 탐지. 미분 가능한 이진화 접근법을 사용하여 자연 이미지에서 임의 방향의 텍스트 영역을 탐지합니다. 학습 시 사용하세요.

skills/skills/tao-train-ocrnet

OCRNet은 장면 텍스트 인식을 위한 모델입니다. 잘린 텍스트 영역 이미지에서 텍스트 내용을 인식하며, CTC 및 어텐션 기반 디코더를 지원합니다. 학습 시 사용하세요.

skills/skills/tao-train-oneformer

범용 이미지 분할을 위한 OneFormer입니다. 작업 조건화된 쿼리를 사용하여 단일 아키텍처로 파놉틱, 인스턴스, 시맨틱 분할을 통합합니다.…

skills/skills/tao-train-optical-inspection

광학 검사로, 시아메스 네트워크를 사용하여 결함을 탐지합니다. 이미지 쌍을 비교하여 제조 결함, 이상 징후 또는 품질 문제를 감지합니다. 다음과 같은 경우에 사용하세요…

skills/skills/tao-train-pointpillars

LiDAR 포인트 클라우드에서 3D 객체 탐지를 위한 PointPillars. 포인트 클라우드를 필러 기반 표현을 통해 유사 이미지로 인코딩한 후, 2D를 적용합니다…

skills/skills/tao-train-pose-classification

ST-GCN(공간-시간 그래프 합성곱 네트워크)을 사용한 포즈 분류. 포즈-키포인트 데이터로부터 스켈레톤 시퀀스를 동작 카테고리로 분류합니다.

skills/skills/tao-train-reid

사람 재식별(ReID). 메트릭 학습을 기반으로 서로 다른 카메라 뷰에서 동일한 사람을 매칭하기 위해 판별적 임베딩을 학습합니다. 다음과 같은 경우에 사용하세요…

skills/skills/tao-train-rtdetr

RT-DETR(실시간 감지 트랜스포머)는 2D 객체 감지를 위한 모델로, 실시간 추론에 적합하며 경쟁력 있는 정확도를 제공하고 증류(distillation)를 지원합니다.

skills/skills/tao-train-segformer

SegFormer를 위한 의미론적 분할. 계층적 특징 추출을 갖춘 경량 트랜스포머 기반 아키텍처로, 실시간 분할에 효율적입니다…

skills/skills/tao-train-single-step

표준 단일 단계 TAO 모델 학습/평가/내보내기 워크플로우입니다. 반복적 데이터 증강, AutoML 없이 TAO 모델을 데이터셋에서 학습할 때 사용합니다.

skills/skills/tao-train-sparse4d

멀티 카메라 시간적 3D 객체 탐지 및 추적을 위한 Sparse4D. 카메라 뷰와 시간에 걸쳐 변형 가능한 어텐션을 사용한 희소 쿼리를 통해 엔드 투 엔드로...

skills/skills/tao-train-visual-changenet

AOI 결함 검출에서 이진 이미지 분류 및 세분화를 위한 Visual ChangeNet. 학습, 평가, 내보내기 또는 추론 실행 시 사용합니다.

skills/skills/tao-validate-dataset-format

Run `tao-daft validate` to check NVIDIA TAO DAFT datasets for structure, schema, and cross-reference errors. Do not use for non-DAFT formats. Use when the user…

skillspector/skills/terraform-deployer

Terraform을 사용하여 인프라 배포

nemo-relay/.agents/skills/test-ffi-surface

NeMo Relay FFI 표면을 빌드하고 테스트합니다. crates/ffi 변경, 헤더 생성 또는 ABI 관련 검증에 사용하십시오.

nemo-relay/.agents/skills/test-go-binding

NeMo Relay Go 바인딩을 빌드하고 테스트합니다. go/nemo_relay 변경 사항이나 Go 대상 통합 점검에 사용하세요.

nemo-relay/.agents/skills/test-node-binding

NeMo Relay Node.js 바인딩을 빌드하고 테스트합니다. crates/node 변경 사항이나 Node 대상 통합 확인에 사용하세요.