MogeV2 ROS2 Node
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- docker
- Área
- computer-vision, robotics
Línea de trabajo
Comienza revisando el repositorio externo enlazado, ros2-moge-trt, y sus Docker images para comprender la integración propuesta de ROS2 TensorRT. El issue no menciona archivos del repositorio de MoGe, pruebas ni criterios de aceptación, por lo que habría que establecer el cambio previsto y la definición de done antes de comenzar el trabajo.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
https://github.com/user-attachments/assets/c03a8c50-b197-43a0-9ccf-41ebafa33e10
Hi guys,
for everyone interested deploying MoGeV2 in a robot, I have setup a ROS2 TensoRT inference node for MogeV2:
https://github.com/ika-rwth-aachen/ros2-moge-trt
I also provide a docker images, so the node is ready to deploy in your robot!
I am able to run MogeV2 in real time with following performance on a Nvidia RTX 6000:
- VITS: 37 FPS
- VITB: 31 FPS
- VITL: 17 FPS
Best,
Till
- Lenguaje dominante
- JavaScript
- Estrellas
- 3k
- Forks
- 243
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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