#66 · 主分类： 计算机视觉
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Hello AI World 指南，介绍如何使用 TensorRT 和 NVIDIA Jetson 部署深度学习推理网络和深度视觉原语。
项目最后更新：10/16/25
GitHub Stars
9.0K
Forks数量
3.1K
贡献者数量
23
许可证
MIT
收录理由
如果你在NVIDIA Jetson硬件上做实时视觉系统，这个项目几乎是最实用的上手起点。它把图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计和动作识别这些核心深度视觉能力，都基于TensorRT做了优化，提供C++和Python接口，还有命令行和摄像头示例。更难得的是，它不光是丢给你预训练模型，而是带你走完整条板端流程：自己采集数据、用PyTorch微调、再转成TensorRT低延迟部署到嵌入式GPU上。对做机器人或嵌入式开发的工程师来说，要让视觉在边缘设备上稳定跑起来、直接处理实时摄像头流，这套东西能省掉大量踩坑时间。它还支持ROS/ROS2，附了WebRTC网页应用示例，从demo到真正落地部署，路都给你铺好了。
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