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NVIDIA Jetson系列是专为边缘计算设计的紧凑型计算模块，其目标用户为AI开发者、嵌入式系统工程师以及需要在设备端实时进行数据处理与AI推断的创新者。通过提供灵活的硬件平台，结合NVIDIA强大的GPU计算资源，Jetson系列能够支持复杂的机器学习模型运行在边缘设备上，从而实现快速响应与低延迟的数据处理。Jetson系列构建了一个全面的生态系统，包括开发工具、加速库、预训练模型和应用框架。

在重复进行识别与匹配点云操作时，难免使用点云可视化窗口进行匹配效果的可视化。为动态获取可视化效果，本文讨论可视化的一些方法。

某日，同事反映梅某厂的标定板无法识别，经过多次尝试，依旧失败。最后被总结为非标尺寸标定板导致。隐隐觉的这不是真正的原因，标定板本身可以自行设计成为各种不同的参数。这让我想起几年前也遇到过相同的问题，依稀记得解决方案。重复实验成功后在此记录。

GDR-Net（Geometry-Guided Direct Regression Network）是由Gu Wang等人在CVPR 2021上提出的一种创新方法，它通过几何引导的直接回归网络，有效地解决了这一难题。GDR-Net的核心思想是利用几何信息来指导网络直接回归物体的6D姿态，从而在精度和效率上取得了显著的提升。对于pytorch_lightning的版本需求，作者指出需要1.6.0dev版本，本文发现1.6.0也可以。本文探讨GDR-Net在本地的复现，从环境配置到测试程序的运行等。

传统Linux环境下的RV1126，最重要的选择正确的编译工具链。版本为arm-gcc-8.3。即便ubuntu能够直接apt-get安装gcc-arm-8也不能正常使用。因此，提前准备好工具链的路径和环境变量。编译。

采用边缘设备进行推流，例如RV1126或jetson等，获取检测结果后推流至目的地。在进行视觉任务的程序，无需额外编写独立的串流程序，可以直接将串流和opencv调用驱动结合在一起。