GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Entraînement BEVFusion (LiDAR et caméra) avec TAO v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner, évaluer et lancer l'inférence d'un modèle BEVFusion TAO
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install bevfusion-lidar-camera-trainingSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent prépare les spécifications d'entraînement, d'évaluation et d'inférence de BEVFusion, avec le conteneur TAO dédié et les points de contrôle du backbone Swin. Vous obtenez des fichiers de configuration et les paramètres à vérifier pour la détection 3D multi-capteurs.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- Apache-2.0
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- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- references/spec_template_train.yaml : spécification d'entraînement
- references/spec_template_evaluate.yaml : spécification d'évaluation
- schemas/manifest.json : schéma du manifeste
Pour qui
- Vous entraînez un détecteur 3D pour la conduite autonome à partir de LiDAR et de caméras
- Vous évaluez un modèle BEVFusion déjà entraîné
Pas pour qui
Étiquettes
- bevfusion
- lidar
- détection 3D
- tao
À propos
Vous dites
« Prépare une spécification d'entraînement BEVFusion pour mon jeu de données LiDAR et caméra. »
Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de entraîner, évaluer et lancer l'inférence d'un modèle BEVFusion TAO
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md7,1 Ko
- config/skillspector-baseline.yaml0,8 Ko
- evals/evals.json0,8 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/skill_info.yaml2,6 Ko
- references/spec_template_dataset_convert.yaml0,2 Ko
- references/spec_template_evaluate.yaml7,2 Ko
- references/spec_template_inference.yaml7,2 Ko
- references/spec_template_train.yaml7,2 Ko
- schemas/dataset_convert.schema.json2,7 Ko
- schemas/evaluate.schema.json97,9 Ko
- schemas/inference.schema.json97,9 Ko
- schemas/manifest.json12,8 Ko
- schemas/train.schema.json97,9 Ko
- skill-card.md4,7 Ko
- SKILL.md13,4 Ko
- skill.oms.sig7,1 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-bevfusion
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« tao-train-bevfusion » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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