Inteligência Artificial de Borda
Implantação de IA mais rápida, flexível e escalável para todos. Nosso objetivo é cobrir todos os tipos de cenários de IA em nossa plataforma de código aberto para acelerar as transformações de IA das indústrias.
Estamos ansiosos para aproveitar recursos locais e globais para acelerar a próxima geração de produtos de IA junto com você.
Com tecnologia reComputer - Série NVIDIA Jetson
IA Generativa
| Geração de Legendas de Fala no Nvidia Jetson | Implantar Whisper no NVIDIA Jetson Orin para Conversão de Fala em Texto em Tempo Real | Como Executar um LLM Local de Texto para Imagem no reComputer |
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| Neste wiki, apresentamos a você a Geração de Legendas de Fala no Jetson, que pode oferecer serviços de fala para legendas em tempo real enquanto evita vazamento de informações na internet. | Neste wiki, apresentamos a você o Whisper em Tempo Real no Jetson; essa integração permite o processamento de fala diretamente no dispositivo, eliminando a necessidade de conectividade de rede constante e aumentando a privacidade e a segurança. | Este wiki abrange a configuração e implantação de modelos locais de geração de imagens baseados em LLM a partir de texto no Nvidia Jetson Orin NX 16GB |
Reconhecimento de Objetos
| Sistemas de Suporte à Decisão | Detecção de Objetos com Lumeo | Detecção de Objetos com AlwaysAI |
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| CVEDIA-RT é um mecanismo de inferência de IA modular e multiplataforma que fornece bases sólidas para construir sistemas de suporte à decisão, projetado desde o início com foco em desenvolvedores e integradores. | Lumeo é uma plataforma de análise de vídeo sem código que permite projetar, implantar e monitorar rapidamente análises de vídeo personalizadas e outras aplicações habilitadas por visão de IA. | AlwaysAI é uma plataforma essencial de desenvolvimento de Visão Computacional para criar e implantar aplicações de aprendizado de máquina em dispositivos de Borda, como dispositivos NVIDIA® Jetson. |
| Detecção de Capacete de Segurança com EI | Detecção de Objetos com Yolov5 | Detecção de Objetos com Yolov8 |
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| Edge Impulse é uma plataforma de desenvolvimento de aprendizado de máquina que permite aos desenvolvedores criar e implantar modelos de ML personalizados em dispositivos de borda. Os desenvolvedores podem facilmente criar e implantar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos embarcados. | YOLOv5 é um dos algoritmos de detecção de objetos mais conhecidos disponíveis. Ele precisa de poucas amostras para treinamento, oferecendo tempos de treinamento mais rápidos e alta precisão. | YOLOv8 é um dos algoritmos de detecção de objetos mais conhecidos disponíveis. Ele precisa de poucas amostras para treinamento, oferecendo tempos de treinamento mais rápidos e alta precisão. Este é construído com TensorRT. |
| Detecção de Objetos com Yolov8 | Detecção de Objetos com Scailable | Detecção de Objetos com Roboflow |
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| YOLOv8 é um dos algoritmos de detecção de objetos mais famosos disponíveis. Ele precisa de poucas amostras para treinamento, ao mesmo tempo que oferece tempos de treinamento mais rápidos e alta precisão. Isto é construído com o DeepStream SDK. | Scailable fornece uma plataforma para criar e gerenciar soluções de IA de Borda em escala. Com o Scailable, você pode simplesmente configurar qualquer dispositivo de borda compatível (como um roteador, gateway ou IPC) para transformá-lo em um dispositivo "inteligente". | Roboflow Inference é a maneira mais fácil de usar e implantar modelos de visão computacional, fornecendo uma API HTTP Roboflow usada para executar inferência. |
| Detecção de Máscara | Detecção de Faca (raio-X) | Detecção em Armazém sem código |
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| MaskCam é desenvolvida pela Berkeley Design Technology, Inc. (BDTI) e Tryolabs S.A., com desenvolvimento financiado pela NVIDIA. | Yanlu Wei e Renshuai Tao et al fornecem e nós apresentamos este projeto fundamental no qual vamos implantar um modelo de Deep Learning no reComputer J1010 que pode detectar itens proibidos (facas). | Seeed Studio oferece a experiência de, sem código, alcançar o rápido e fácil reconhecimento de objetos, trabalhando com node-red. |
| Guardiões de Fazenda sem código |
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| Guardiões de Fazenda sem código |
Reconhecimento de Som
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| Cochl.Sense é uma plataforma de desenvolvimento de Machine Learning voltada para escuta, para implantar aplicações de deep learning em dispositivos de borda, como dispositivos NVIDIA® Jetson. |
Aprimore o Modelo de Deep Learning
| Utilizar a Plataforma Deci | Treinar e Implantar Modelos YOLOv8 | Atualização OTA com Allxon |
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| Plataforma Deci permite que você gerencie, otimize, faça o deploy e sirva modelos no seu ambiente de produção com facilidade. Você pode continuar usando frameworks de DL populares, como TensorFlow, PyTorch, Keras e ONNX. | Este wiki irá guiá-lo para treinar e fazer o deploy de um modelo de detecção de objetos para cenas de tráfego no reComputer e usar o algoritmo de detecção de objetos YOLOv8 como exemplo | Allxon pode ajudá-lo a entregar o Pacote de Payload OTA para os dispositivos Jetson por meio do Portal Allxon DMS. Para usuários ou fabricantes responsáveis por gerar o Pacote de Payload OTA, é muito fácil fazer upload do Pacote de Payload OTA. |
Com tecnologia reTerminal & reTerminal DM - Raspberry Pi CM4
Reconhecimento de Objetos
| Detecção de Cor no reTerminal com OpenCV | Detecção de Rosto no reTerminal com OpenCV | Detecção de Objetos no reTerminal com OpenCV |
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| OpenCV é uma poderosa biblioteca de visão computacional de código aberto projetada para tarefas de visão computacional em tempo real. Ela fornece um conjunto abrangente de ferramentas e funções que permitem aos desenvolvedores trabalhar com imagens e vídeos, oferecendo soluções para tarefas como processamento de imagem, detecção de objetos, reconhecimento facial e muito mais. | Neste guia, vamos explorar a Detecção de Rosto usando o método Haar Cascade, uma técnica crucial em visão computacional que utiliza um modelo de aprendizado de máquina para identificar características faciais. Vamos nos concentrar especificamente em implementar isso no reTerminal usando a câmera Raspberry Pi. | Nesta documentação, vamos nos aprofundar no uso da câmera Raspberry Pi e do reTerminal para detectar aproximadamente 100 imagens usando um modelo EfficientNet pré-treinado. |
| Rastreamento de Objetos no reTerminal com OpenCV | Detecção de Objetos no reTerminal com TensorFlow Lite | Detecção de objetos no reTerminal com Edge Impulse |
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| O rastreamento de objetos é o processo de localizar consistentemente um objeto específico em quadros consecutivos de um vídeo. No âmbito dos rastreadores de objeto único, o quadro inicial serve como referência, com o objeto alvo marcado por um retângulo delimitador. | TensorFlow Lite é um conjunto de ferramentas que possibilita aprendizado de máquina no dispositivo, ajudando desenvolvedores a executar seus modelos em dispositivos móveis, embarcados e de IoT. Os principais recursos do TensorFlow Lite são otimizados para aprendizado de máquina no dispositivo, com foco em latência, privacidade, conectividade, tamanho e consumo de energia. | Neste wiki, exploramos detecção de objetos com Edge Impulse e reTerminal. Edge Impulse capacita desenvolvedores a criar e otimizar soluções de aprendizado de máquina embarcado usando dados do mundo real. Vamos nos aprofundar nos detalhes. |
| Detecção de Objetos no reTerminal DM com Yolov5 | Detecção de objetos no reTerminal DM com Edge Impulse |
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| YOLOv5 é um dos algoritmos de detecção de objetos mais famosos disponíveis. Ele precisa de poucas amostras para o treinamento, ao mesmo tempo em que oferece tempos de treinamento mais rápidos e alta precisão. | Neste wiki, exploramos a detecção de objetos com Edge Impulse e reTerminal DM. Edge Impulse capacita desenvolvedores a criar e otimizar soluções de machine learning embarcado usando dados do mundo real. Vamos nos aprofundar nos detalhes. |
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- Estamos realmente ansiosos pelas suas contribuições:
- [Melhoria na Vida Real] Desenvolver Large Language Model em dispositivos NVIDIA Jetson e habilitar o controle das interfaces na placa
- [Melhoria na Vida Real] Fazer o deploy de modelo de detecção de objetos em NVIDIA Jetson e enviar os resultados de inferência junto com imagens para dispositivos Home Assistant
- Mais projetos desejados.
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