GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Entraînement d'un modèle de profondeur monoculaire v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner, évaluer et exporter un modèle TAO de profondeur monoculaire
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install monocular-depth-estimation-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 le fichier d'annotations, choisit la paire model_type et dataset_name adaptée à vos données, rédige la spécification YAML à partir des surcharges typiques, puis lance et vérifie l'entraînement. Vous obtenez une procédure en cinq étapes prête à exécuter dans le conteneur TAO.
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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Compatible avec- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- references/parameters.md : paramètres et matrice de chargement des poids
- references/spec-overrides.md : surcharges de spécification typiques
- references/spec_template_export.yaml : modèle de spécification d'export
Pour qui
- Vous entraînez un modèle de profondeur à partir d'images RGB uniques
- Vous voulez exporter ou tester un modèle TAO de profondeur avant déploiement
Pas pour qui
Étiquettes
- profondeur
- vision par ordinateur
- TAO
- entraînement
À propos
Vous dites
« Entraîne un modèle Depth Anything v2 sur mes images annotées et exporte-le pour TensorRT. »
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 exporter un modèle TAO de profondeur monoculaire
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md7,2 Ko
- config/skillspector-baseline.yaml1 Ko
- evals/evals.json0,9 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/finetuning-recipes.md7,2 Ko
- references/parameters.md5,4 Ko
- references/skill_info.yaml4,5 Ko
- references/spec_template_deploy.yaml2,1 Ko
- references/spec_template_evaluate.yaml5,9 Ko
- references/spec_template_export.yaml5,9 Ko
- references/spec_template_gen_trt_engine.yaml5,9 Ko
- references/spec_template_inference.yaml5,9 Ko
- references/spec_template_quantize.yaml5,7 Ko
- references/spec_template_train.yaml5,7 Ko
- references/spec-overrides.md4,7 Ko
- references/spec-param-inference.md3,5 Ko
- references/tao-deploy-depth-anything-v2.md7,4 Ko
- references/tao-deploy-depth-anything-v2.skill_info.yaml2,5 Ko
- references/troubleshooting.md2,1 Ko
- schemas/evaluate.schema.json107,6 Ko
- schemas/export.schema.json108,3 Ko
- schemas/gen_trt_engine.schema.json110,2 Ko
- schemas/inference.schema.json108,1 Ko
- schemas/manifest.json30,6 Ko
- schemas/quantize.schema.json104,4 Ko
- schemas/train.schema.json104,4 Ko
- skill-card.md5 Ko
- SKILL.md15,5 Ko
- skill.oms.sig10,1 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-depth-anything-v2
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« tao-train-depth-anything-v2 » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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