reComputer AI Lab | Modelos y herramientas de IA en el borde
¿Qué es reComputer AI Lab?
reComputer AI Lab es una plataforma abierta para desplegar modelos de IA en el borde sobre el hardware reComputer de Seeed Studio con un solo comando de Docker. Reúne más de 100 modelos optimizados de visión por computadora, LLM y VLM, una cadena de herramientas de hardware para el flasheo y la conversión de modelos, tutoriales paso a paso y proyectos de la comunidad, todo ajustado para los dispositivos reComputer basados en NVIDIA Jetson, Rockchip RK3576/RK3588 y Raspberry Pi. Cada modelo incluye benchmarks y un comando de despliegue listo para ejecutar, de modo que puedes pasar de explorar a ejecutar inferencia en el borde en solo dos pasos. Ya sea que estés creando el prototipo de una aplicación de visión, ejecutando un LLM local o poniendo en marcha un proyecto de IA industrial, reComputer AI Lab reduce la barrera hacia la IA en el borde en el mundo real con flujos de trabajo reproducibles y optimizados para el hardware.
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Detección de objetos con YOLO11 en reComputer-RK
Solución industrial de visión por computadora para RK3588/RK3576: YOLO11 acelerado por NPU y streaming MJPEG.
Detección de armas con Frigate NVR en R2000
Detección de armas en tiempo real con IA en reComputer R usando YOLO11 y Hailo.
Desplegar NVBlox con cámara Orbbec en Jetson AGX Orin
Isaac ROS NVBlox: mapeo 3D en tiempo real acelerado por GPU para robots.
Análisis de seguimiento de futbolistas con reComputer RK3576
Utilización de la aceleración hardware RGA 2D y aceleración VPU MPP de reComputer RK3576. Ejecución del modelo yolov8n para identificar futbolistas y lograr análisis en tiempo real.
Detección de caídas en múltiples escenarios basada en reComputer RK3576
Detección de comportamiento de caídas en múltiples escenarios y múltiples objetivos utilizando el modelo YOLOv8n-pose, con aceleración de inferencia mediante reComputer RK3576, y retroalimentación de información simple a través de una página web.