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# AI 示例应用

> QIR SDK 提供用于手部检测、深度估计、人脸检测、姿态估计、图像分类、目标检测和分割的 AI 示例应用。

QIR SDK 提供以下 AI 示例应用。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="使用 sample_hand_detection 检测手部" href="./detect-hands-with-sample_hand_detection">
    `sample_hand_detection` 使用基于 Python 的手部识别 ROS 节点来检测手部及手部动作。
  </Card>

  <Card title="使用 sample_depth_estimation 估计图像深度值" href="./estimate-image-depth-values-with-sample_depth_estimation">
    输入一张名为 `input_image.jpg` 的 RGB 图像，或订阅 ROS topic `/cam0_stream1`，然后以 `/depth_map` ROS topic 发布逐像素深度值。
  </Card>

  <Card title="使用 sample_face_detection 检测人脸" href="./detect-faces-with-sample_face_detection">
    `sample_face_detection` 示例应用是一个基于 Python 的人脸检测 ROS 节点，使用 Qualcomm Neural Network (QNN) 进行模型推理。
  </Card>

  <Card title="使用 sample_hrnet_pose_estimation 估计人体姿态" href="./estimate-human-poses-with-sample_hrnet_pose_estimation">
    `sample_hrnet_pose_estimation` 示例应用提供高精度的人体姿态估计能力。
  </Card>

  <Card title="使用 sample_resnet101 对图像进行分类" href="./classify-images-with-sample_resnet101">
    `sample_resnet101` 是一个基于 Python 的 ROS 节点，使用基于 QNN 的推理执行图像分类。
  </Card>

  <Card title="使用 sample_object_detection 检测目标" href="./detect-objects-with-sample_object_detection">
    `sample_object_detection` 是一个使用 QNN 进行模型推理的 Python 启动文件，演示摄像头数据流传输、基于 AI 的推理以及目标检测结果的实时可视化。
  </Card>

  <Card title="使用 sample_object_segmentation 分割目标" href="./segment-objects-with-sample_object_segmentation">
    `sample_object_segmentation` 是一个使用 QNN 进行模型推理的 Python 启动文件，演示摄像头数据流传输、基于 AI 的推理以及目标分割结果的实时可视化。
  </Card>
</CardGroup>