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Entraînement Deformable DETR pour la détection 2D v1.0.0

Utilisez cette ressource pour entraîner et déployer un détecteur Deformable DETR 2D avec TAO

Nouveau

  • 479 téléchargements
  • 195 mentions J'aime
  • 209 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install deformable-detr-object-training

Sans 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 login

L'agent prépare les spécifications d'évaluation, d'export et de quantification, avec la gestion des poids pré-entraînés du backbone ou du modèle complet. Vous obtenez des fichiers de configuration pour la détection d'objets en 2D.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Entraînement Deformable DETR pour la détection 2D »

Caractéristiques

Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

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Ce que vous obtenez

  • references/spec_template_export.yaml : spécification d'export
  • references/spec_template_quantize.yaml : spécification de quantification
  • references/skill_info.yaml : informations du conteneur et des actions

Pour qui

  • Vous voulez un détecteur d'objets plus léger que DINO
  • Vous devez quantifier un Deformable DETR pour un déploiement TensorRT

Pas pour qui

    Étiquettes

    • deformable detr
    • détection
    • tao
    • transformeur

    À propos

    Vous dites

    « Prépare la spécification de quantification de mon Deformable DETR entraîné. »

    Carte de la skill « Entraînement Deformable DETR pour la détection 2D »

    Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de entraîner et déployer un détecteur Deformable DETR 2D avec TAO
    3. 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.yaml4,8 Ko
    • references/spec_template_deploy_evaluate.yaml0,4 Ko
    • references/spec_template_deploy_gen_trt_engine.yaml0,7 Ko
    • references/spec_template_deploy_inference.yaml0,5 Ko
    • references/spec_template_evaluate.yaml3 Ko
    • references/spec_template_export.yaml3,1 Ko
    • references/spec_template_gen_trt_engine.yaml3,2 Ko
    • references/spec_template_inference.yaml3,1 Ko
    • references/spec_template_quantize.yaml2,8 Ko
    • references/spec_template_train.yaml2,8 Ko
    • references/tao-deploy-deformable-detr.md5,6 Ko
    • references/tao-deploy-deformable-detr.skill_info.yaml2,4 Ko
    • schemas/evaluate.schema.json51,1 Ko
    • schemas/export.schema.json51,7 Ko
    • schemas/gen_trt_engine.schema.json56,3 Ko
    • schemas/inference.schema.json52 Ko
    • schemas/manifest.json15,7 Ko
    • schemas/quantize.schema.json47,7 Ko
    • schemas/train.schema.json47,7 Ko
    • skill-card.md4,5 Ko
    • SKILL.md15,3 Ko
    • skill.oms.sig9,4 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    nvidia
    Source
    github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-deformable-detr
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « tao-train-deformable-detr » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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