【AI】AI学习目录汇总1、简介deepstream-test1：演示各种DeepStream插件构建GStreamer管道。从文件中获取视频、解码、批处理，然后进行对象检测，最后在屏幕上渲染框。deepstream_image_decode_app示例是在deepstream-test1示例之上，增加如下功能：在管道pipe中使用多个

https://blog.csdn.net/m0_73702795/article/details/127940733    目录   前言   1.更新显卡驱动   2.下载CUDA   3.下载CUDNN   4.安装TensorRT   5.安装librdkafka   6.安装GStreamer   7.正式安装DeepStream前言本人亲自安装了十多遍

https://blog.csdn.net/zhoutianyou/article/details/135528185?spm=1001.2101.3001.6650.13&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-13-135528185-blog-127940733.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base7&depth_1-utm

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多技术分享大家好，我是极智视界，带来本周的[极智一周]，关键词：NVIDIA软件生态、CUDA、TensorRT、cuDNN、DeepStream、戴口罩检测、美光晋华、帕美苏米Andsoon。极智视界本周热点文章回顾(1)解读英伟达软件生态系列本周带来解读英伟达软件

引子最近工作学习中遇到多路视频解码抽帧的需求，考虑到项目上大多数用到的都是Nvidia的显卡，常规CPU软解显然无法满足多路的需求，故考虑使用N卡的硬解码功能。然后我就毫不犹豫的去找轮子了，ChatGPT这么火，那就先问问它吧。嗯，呃，貌似下图红框里答案只有那么一点点靠谱（不要问我为啥

Deepstream自定义检测Yolov5模型部署依照四部署yolov5环境。ConvertPyTorchmodeltowtsfileDownloadrepositoriesgitclonehttps://github.com/wang-xinyu/tensor

1.cudaDeviceProp结构体‍此结构体是针对cudaGetDeviceProperties函数的过去显卡的信息。具体信息

title:jetsonnano使用deepstream+tensorrt部署yolov5date:2022-06-1916:27:22tags:-jetson-deepstream-TensorRtcategories:-note-jetson目录介绍环

基本思想：客户的开发板，搞一个deepstream开发板上进行推流检测并将视频推到手机上进行实时显示,如果开发板的python环境有问题的话，可以在pc端进行模型转换，不用计较pc端的驱动

NvDsBatchMeta:基础元数据类型DeepStream使用一个可扩展的元数据标准结构。基本的元数据结构NvDsBatchMeta从批处理级元数据开始，这些元数据是在Gst-svstreammux插件中创