Nvidia Skills

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

Monoküler derinlik tahmini, Metric Depth Anything v2 veya Relative Depth Anything mimarilerini kullanarak gerçekleştirir. Tek bir RGB görüntüsünden piksel bazında derinlik tahmini yapar. Şu durumlarda kullanın…

skills/skills/tao-train-dino

DINO (Geliştirilmiş Gürültü Giderme Çapa Kutuları ile DETR) 2B nesne tespiti için. Gürültü giderme eğitimi, çok ölçekli özellikler ve… ile dönüştürücü tabanlı dedektör.

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

Gerçek zamanlı stereo derinlik tahmini, FastFoundationStereo (FFS) kullanılarak, FoundationStereo'nun damıtılmış bp2 ticari varyantı. Disparite haritalarını tahmin eder…

skills/skills/tao-train-foundation-stereo

FoundationStereo kullanarak stereo derinlik tahmini. 3B yeniden yapılandırma için stereo görüntü çiftlerinden eşitsizlik haritalarını tahmin eder. Eğitim, değerlendirme yaparken kullanın…

skills/skills/tao-train-grounding-dino

Açık küme nesne tespiti için Grounding DINO. DINO tarzı tespiti, dil güdümlü tespit için bir BERT metin kodlayıcı ile birleştirir — tanımlanan nesneleri tespit eder…

skills/skills/tao-train-image-classification

PyTorch tabanlı TAO görüntü sınıflandırması. Dağıtım için damıtma ve niceleme ile geniş bir omurga yelpazesini (FAN, EfficientNet, ResNet, vb.) destekler.…

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

Maskeli Oto-Kodlayıcı (MAE), kendinden denetimli ön eğitim ve ince ayar için kullanılır. Rastgele yamaları maskeler ve görsel temsilleri öğrenmek için bunları yeniden yapılandırır; destekler…

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

Zayıf denetimli segmentasyon için MAL (Maske Otomatik Etiketleme). Minimal açıklamalardan (nokta veya kutu açıklamaları) ViT-MAE kullanarak segmentasyon maskeleri üretir…

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

Metin temelli yönlendirmelerle açık küme segmentasyonu için maske tahmin başlığı ile Grounding DINO'yu genişleten, gerekçelendirilmiş örnek segmentasyonu için Maske Grounding DINO.

skills/skills/tao-train-mask2former

Mask2Former evrensel görüntü segmentasyonu (panoptik, örnek ve semantik) için. Yüksek kaliteli segmentasyon sonuçları için maskelenmiş dikkat ile transformer tabanlı.

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

İnce taneli görsel tanıma için metrik-öğrenme tanıma (ml-recog). Alım tabanlı eşleştirme (örneğin, perakende ürün tanıma) için gömülü öğrenme sağlar…

skills/skills/tao-train-nvdinov2

NVDINOv2, kendi kendine denetimli görsel temsil öğrenimi için kullanılır. Etiketler olmadan öz-damıtma (öğretmen-öğrenci) yoluyla görsel dönüştürücüleri eğitir ve… üretir.

skills/skills/tao-train-nvpanoptix3d

Pozlandırılmış RGB görüntülerden panoptik 3D sahne rekonstrüksiyonu için NVPanoptix3D. 3D panoptik segmentasyon (semantik, örnek ve panoptik maskeler) üretir…

skills/skills/tao-train-ocdnet

Sahne metni tespiti için OCDNet. Doğal görüntülerde farklı yönlendirilmiş metin bölgelerini türevlenebilir ikilileştirme yaklaşımı kullanarak algılar. Eğitim yaparken kullanın,…

skills/skills/tao-train-ocrnet

OCRNet, sahne metni tanıma için kullanılır. Kırpılmış metin bölgesi görüntülerinden metin içeriğini tanır ve CTC ile dikkat tabanlı kod çözücüleri destekler. Eğitim sırasında kullanın,…

skills/skills/tao-train-oneformer

Evrensel görüntü bölütlemesi için OneFormer. Görev koşullu sorgular kullanarak tek bir mimariyle panoptik, örnek ve anlamsal bölütlemeyi birleştirir.…

skills/skills/tao-train-optical-inspection

Optik inceleme için Siamese ağları kullanarak kusur tespiti. Üretim hatalarını, anormallikleri veya kalite sorunlarını tespit etmek için görüntü çiftlerini karşılaştırır. Şu durumlarda kullanın…

skills/skills/tao-train-pointpillars

LiDAR nokta bulutlarından 3D nesne tespiti için PointPillars. Nokta bulutlarını sütun tabanlı bir temsil aracılığıyla sözde görüntüye kodlar, ardından 2D uygular…

skills/skills/tao-train-pose-classification

ST-GCN (Uzamsal-Zamansal Grafik Evrişimli Ağ) kullanarak poz sınıflandırması. Poz-anahtar noktası verilerinden iskelet dizilerini eylem kategorilerine sınıflandırır.

skills/skills/tao-train-reid

Kişi yeniden tanımlama (ReID). Farklı kamera görüntülerinde aynı kişiyi eşleştirmek için metrik öğrenmeye dayalı ayırt edici gömme vektörleri öğrenir. Şu durumlarda kullanın…

skills/skills/tao-train-rtdetr

RT-DETR (Gerçek Zamanlı DEtection TRansformer) 2B nesne tespiti için. Rekabetçi doğrulukla gerçek zamanlı çıkarım için tasarlanmıştır ve damıtma ve… destekler.

skills/skills/tao-train-segformer

Semantik segmentasyon için SegFormer. Hiyerarşik özellik çıkarımına sahip hafif transformer tabanlı mimari, gerçek zamanlı segmentasyon için verimli…

skills/skills/tao-train-single-step

Herhangi bir TAO modeli için standart tek adımlı eğitim/değerlendirme/dışa aktarma iş akışı. Yinelemeli veri artırma, AutoML veya… olmadan bir veri kümesi üzerinde TAO modeli eğitirken kullanın.

skills/skills/tao-train-sparse4d

Çok kameralı zamansal 3B nesne tespiti ve takibi için Sparse4D. Uçtan uca… için kamera görüntüleri ve zaman arasında deforme edilebilir dikkat ile seyrek sorgular kullanır.

skills/skills/tao-train-visual-changenet

AOI kusur tespitinde ikili görüntü sınıflandırma ve segmentasyon için Visual ChangeNet. Eğitim, değerlendirme, dışa aktarma veya çıkarım çalıştırma sırasında kullanın…

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

Terraform kullanarak altyapı dağıtımı yapın.

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

NeMo Relay FFI yüzeyini oluşturun ve test edin; bunu crates/ffi değişiklikleri, başlık oluşturma veya ABI odaklı doğrulama için kullanın.

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

NeMo Relay Go bağlamasını derleyip test edin; go/nemo_relay değişiklikleri veya Go odaklı entegrasyon kontrolleri için bunu kullanın.

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

NeMo Relay Node.js bağlamasını oluşturun ve test edin; crates/node değişiklikleri veya Node odaklı entegrasyon kontrolleri için bunu kullanın.