GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Entraînement OneFormer pour la segmentation universelle v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner et déployer un modèle OneFormer de segmentation universelle avec TAO
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install oneformer-universal-segmentation-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 établit les spécifications des actions train, evaluate, export, quantize et inference pour OneFormer, puis vérifie les jeux de données requis. Pour les actions TensorRT, il renvoie vers les modèles de déploiement fournis.
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_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 seul modèle pour les segmentations panoptique, d'instances et sémantique
- Vous devez exporter et quantifier un modèle OneFormer entraîné
Pas pour qui
Étiquettes
- oneformer
- segmentation
- panoptique
- tao
À propos
Vous dites
« Prépare la spécification d'export de mon modèle OneFormer entraîné. »
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 et déployer un modèle OneFormer de segmentation universelle avec 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.yaml9,8 Ko
- references/spec_template_deploy_evaluate.yaml0,5 Ko
- references/spec_template_deploy_gen_trt_engine.yaml0,3 Ko
- references/spec_template_deploy_inference.yaml0,5 Ko
- references/spec_template_evaluate.yaml4,9 Ko
- references/spec_template_export.yaml5 Ko
- references/spec_template_gen_trt_engine.yaml5 Ko
- references/spec_template_inference.yaml4,9 Ko
- references/spec_template_quantize.yaml4,7 Ko
- references/spec_template_train.yaml4,7 Ko
- references/tao-deploy-oneformer.md6,3 Ko
- references/tao-deploy-oneformer.skill_info.yaml3,8 Ko
- schemas/evaluate.schema.json75,3 Ko
- schemas/export.schema.json76 Ko
- schemas/gen_trt_engine.schema.json77,9 Ko
- schemas/inference.schema.json76 Ko
- schemas/manifest.json18,9 Ko
- schemas/quantize.schema.json72,5 Ko
- schemas/train.schema.json72,5 Ko
- skill-card.md4,6 Ko
- SKILL.md19,8 Ko
- skill.oms.sig9,4 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-oneformer
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« tao-train-oneformer » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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