Оглавление:

Распаковка Jetson Nano и быстрый запуск демонстрации Two Vision: 4 шага
Распаковка Jetson Nano и быстрый запуск демонстрации Two Vision: 4 шага

Видео: Распаковка Jetson Nano и быстрый запуск демонстрации Two Vision: 4 шага

Видео: Распаковка Jetson Nano и быстрый запуск демонстрации Two Vision: 4 шага
Видео: Разработка на Raspberry Pi - Online лекция в Смарте 2024, Июль
Anonim
Распаковка Jetson Nano и быстрый запуск демонстрации Two Vision
Распаковка Jetson Nano и быстрый запуск демонстрации Two Vision

Суммировать

Как известно, Jetson Nano сейчас является звездным продуктом. И он может широко развернуть технологию нейронных сетей во встроенных системах. Вот статья-распаковка с деталями продукта, процессом запуска и двумя визуальными демонстрациями …

Количество слов: 800 слов и 2 видео

Время чтения: 20 минут

Зрительская аудитория:

  • Разработчики, которые интересуются искусственным интеллектом, но не имеют солидного опыта
  • Разработчики, которые еще не решили, покупать или нет
  • Разработчики, купившие, но еще не получившие

Купи сейчас !

Шаг 1: 1. Что такое Jetson Nano?

1. Что такое Jetson Nano?
1. Что такое Jetson Nano?

На всякий случай позвольте мне начать с небольшого вступления.

Комплект разработчика NVIDIA® Jetson Nano ™ обеспечивает вычислительную производительность для выполнения современных рабочих нагрузок искусственного интеллекта с беспрецедентным размером, мощностью и стоимостью. Разработчики, учащиеся и производители теперь могут запускать инфраструктуры и модели ИИ для таких приложений, как классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация и обработка речи. А более подробную информацию вы можете найти на официальной странице.

Что это может делать? Вы можете просто представить его как Raspberry Pi с большим количеством вычислительных ресурсов, который может поддерживать большую нейронную сеть для значительного количества приложений. Что касается меня, я уже подготовил классификационную сеть, чтобы идентифицировать моих 6 глупых кошек в доме и автоматически кормить их lol.

Шаг 2: 2. Распаковка

Image
Image
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение
Изображение

Шаг 3: 3

3. запуск
3. запуск

Препараты

Вам необходимо подготовить:
  1. Карта MicroSD объемом 16 ГБ +

  2. USB-клавиатура и мышь
  3. Экран (HDMI или DP)
  4. Micro-USB (5 В 4 А) или разъем питания (источник питания 5 В 4 А. Подходит для вилки 2,1 × 5,5 × 9,5 мм с положительной полярностью)
  5. Ноутбук, который может подключаться к Интернету и записывать карты microSD.
  6. Линия Ethernet
Внимание:
  • Не все блоки питания с номинальным напряжением 5V_2A могут стабильно достигать номинальной мощности. И насколько я тестировал, Jetson Nano действительно чувствителен к источнику питания, и даже незначительные колебания мощности могут привести к его сбою. Вы должны приобрести адаптер питания высокого качества.
  • Не следует подключать даже USB-устройства в горячем режиме, иначе система этой платы выйдет из строя по неизвестной причине.
  • Включает разъем J28 Micro-USB или разъем питания J25 в качестве источника питания для комплекта разработчика. Без перемычки комплект разработчика может питаться от разъема J28 MicroUSB. С помощью перемычки питание от J28 не поступает, а комплект разработчика может питаться через разъем питания J25

  • Нет кнопки сброса, поэтому каждый раз, когда он выходит из строя, разработчикам приходится перезапускать его вручную с помощью точки останова.
  • Нет встроенного модуля Wi-Fi
  • Нет модуля Bluetooth
Краткое руководство

Шаги запуска для Jetson Nano такие же, как и для других плат arm-linux, и на всякий случай вот краткое руководство. Прочтите официальное руководство для получения дополнительной информации.

  1. Загрузите образ системы здесь
  2. Запишите его на SD-карту. Вот множество инструментов, позволяющих завершить эту работу. И Win32diskimager рекомендуется.
  3. Подключите к компьютеру USB-накопитель, карту памяти SD или microSD. Он должен быть обнаружен и отображаться как диск в Windows.
  4. Откройте Win32 Disk Imager, выберите.img или файл образа, который вы хотите записать в качестве файла образа, выберите USB или SD-диск в качестве устройства и нажмите «Запись».
  5. Процесс написания может занять некоторое время. Как только это будет сделано, извлеките USB-накопитель или SD-карту.
  6. Вставьте карту microSD (с записью образа системы) в нижнюю часть модуля Jetson Nano.
  7. Включите питание, и при запуске комплекта разработчика загорится зеленый светодиодный индикатор рядом с разъемом Micro-USB.
  8. При первом запуске Jetson Nano Developer Suite проведет вас через некоторые начальные настройки, включая выбор языка системы, раскладки клавиатуры и т. Д.

  9. Наконец, вы увидите этот экран. Поздравляю!

Шаг 4: 4. Демо

Следуйте официальному руководству по настройке среды и компиляции проекта. Я запустил 2 проекта, представьте себе классификацию и распознавание лиц в качестве демонстрации. Теперь среда для видения и глубокого обучения полностью настроена, и я буду работать над своим проектом, лол.

Внимание:
  • Вот несколько вопросов о стартовом коде камеры, которые вам нужно настроить самостоятельно, чтобы они соответствовали вашей камере. Для получения дополнительной информации укажите:

    • строка 80 jetson-utils / camera / gstCamera.c для размера кадра:
    • const uint32_t DefaultWidth = 1280;

      статическая константа uint32_t DefaultHeight = 720;

  • строка 37 файла jetson-inference / imagenet-camera / imagenet-camera.cpp, а также другая демонстрация для индекса камеры. А в некоторых кодах индекс по умолчанию не определяется макросами (например, gstCamera.h), вам, возможно, придется изменить их вручную, когда вы столкнетесь с проблемой открытия камеры.

    #define DEFAULT_CAMERA -1

  • В некоторых кодах индекс камеры по умолчанию не определяется макросами, и вам, возможно, придется изменить их вручную. вы можете использовать команду

    V4L2-ctl

    в терминале, чтобы получить индекс и размер кадра для вашей камеры.

    V4L2-ctl --device = $ d -D --list-sizes

Рекомендуемые: