Membuka kotak kotak Jetson Nano & Permulaan Pantas untuk Demo Dua Visi: 4 Langkah

2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2024-01-30 11:10

Ringkaskan

Seperti yang anda ketahui, Jetson Nano kini menjadi produk bintang. Dan secara meluas dapat menyebarkan teknologi jaringan saraf ke sistem tertanam. Berikut adalah artikel membongkar butiran produk, proses untuk memulakan, dan dua demo visual…

Kiraan perkataan: 800 perkataan & 2 video

Masa membaca: 20 minit

Penonton:

• Pembangun yang berminat dengan AI tetapi tidak mempunyai latar belakang yang kukuh
• Pembangun yang belum memutuskan sama ada akan membelinya atau tidak
• Pembangun yang membelinya tetapi belum mendapatkannya

Beli sekarang !

Langkah 1: 1. Apa itu Jetson Nano?

Sekiranya berlaku, izinkan saya memulakan dengan pengenalan ringkas.

Kit Pembangun NVIDIA® Jetson Nano ™ memberikan prestasi komputasi untuk menjalankan beban kerja AI moden pada saiz, kuasa, dan kos yang belum pernah terjadi sebelumnya. Pembangun, pelajar, dan pembuat kini dapat menjalankan kerangka kerja dan model AI untuk aplikasi seperti klasifikasi gambar, pengesanan objek, segmentasi, dan pemprosesan pertuturan. Dan anda boleh mendapatkan lebih banyak maklumat di halaman rasmi.

Apa yang boleh dilakukannya? Anda boleh konsepnya sebagai Raspberry Pi dengan lebih banyak sumber pengiraan yang dapat menyokong rangkaian saraf besar untuk sebilangan besar aplikasi. Bagi saya, saya sudah bersedia untuk membina rangkaian klasifikasi untuk mengenal pasti 6 kucing bodoh saya di rumah dan memberi makan mereka secara automatik lol.

Langkah 2: 2. Membuka kotak

Langkah 3: 3. Mulakan

Persediaan

Anda perlu menyediakan:

1. Kad MicroSD 16GB +

2. Papan kekunci dan tetikus USB
3. Skrin (HDMI atau DP)
4. Mikro-USB (5V⎓4A) atau Power Jack (bekalan kuasa 5V⎓4A. Menerima palam 2.1 × 5.5 × 9.5 mm dengan kekutuban positif)
5. Komputer riba yang boleh menyambung ke Internet dan membakar kad microSD.
6. Talian Ethernet

Perhatian:

• Tidak semua bekalan kuasa yang diberi nilai 5V_2A dapat mencapai kuasa pengenal dengan stabil. Dan sejauh yang saya uji, Jetson Nano benar-benar sensitif terhadap bekalan kuasa, dan bahkan turun naik kuasa kecil boleh menyebabkannya rosak. Anda mesti membeli penyesuai kuasa berkualiti tinggi.
• Malah peranti USB tidak boleh terpasang panas, atau sistem papan ini akan rosak kerana alasan yang tidak diketahui.

Membolehkan penyambung Micro-USB J28 atau soket kuasa J25 sebagai sumber kuasa untuk kit pemaju. Tanpa jumper, kit pemaju dapat dihidupkan oleh penyambung JUS MicroUSB. Dengan pelompat, tidak ada daya yang diambil dari J28, dan alat pemaju dapat dihidupkan melalui jek kuasa J25

• Tidak ada butang Reset, jadi setiap kali crash, pembangun harus memulakannya semula dengan breakpoint manual.
• Tiada modul WiFi terbina dalam
• Tiada Modul Bluetooth

Tutorial ringkas

Langkah-langkah permulaan untuk Jetson Nano sama seperti papan arm-linux yang lain dan sekiranya berlaku, berikut adalah tutorial ringkas. Baca Panduan Rasmi untuk maklumat lebih lanjut.

1. Muat turun pengimejan sistem di sini
2. Bakar ke kad SD anda. Berikut adalah banyak alat yang dapat menyelesaikan kerja ini. Dan Win32diskimager disyorkan.
3. Pasangkan pemacu USB thumbdrive atau kad SD atau microSD ke komputer anda. Ia mesti dikesan dan muncul sebagai pemacu di Windows.
4. Buka Win32 Disk Imager, pilih file.img atau gambar yang ingin anda tulis sebagai Fail Gambar dan pilih pemacu USB atau SD sebagai Peranti dan tekan Tulis.
5. Proses penulisan mungkin memerlukan sedikit masa. Setelah selesai, keluarkan USB thumbdrive atau kad SD.
6. Masukkan kad microSD (ditulis dengan gambar sistem) di bahagian bawah modul Jetson Nano.
7. Hidupkan dan apabila kit pembangun dimulakan, lampu LED hijau di sebelah penyambung Mikro-USB akan menyala.

8. Semasa anda mula-mula memulakan, Jetson Nano Developer Suite akan memandu anda melalui beberapa tetapan awal, termasuk memilih bahasa sistem, susun atur papan kekunci, dan lain-lain.

9. Akhirnya, anda akan melihat skrin ini. Tahniah!

Langkah 4: 4. Demo

Ikuti Panduan Rasmi untuk mengkonfigurasi persekitaran dan menyusun projek. Saya telah menjalankan 2 projek seperti membayangkan klasifikasi dan pengesanan wajah sebagai demo. Sekarang, persekitaran untuk penglihatan dan pembelajaran mendalam telah dikonfigurasi sepenuhnya, dan saya akan bekerja pada projek saya lol.

Perhatian:

• Berikut adalah beberapa soalan dengan kod permulaan untuk kamera dan anda perlu mengkonfigurasikan sendiri agar sesuai dengan kamera anda. Untuk lebih jelaskan:

  • baris 80 jetson-utils / camera / gstCamera.c untuk ukuran bingkai:

  • const uint32_t DefaultWidth = 1280;

    statik const uint32_t DefaultHeight = 720;

• baris 37 jetson-inference / imagenet-camera / imagenet-camera.cpp juga dan demo lain untuk indeks kamera. Dan dalam beberapa kod, indeks lalai tidak ditentukan oleh makro (mis., GstCamera.h), anda mungkin perlu mengubahnya secara manual apabila anda menghadapi masalah ketika membuka kamera.

  #tentukan DEFAULT_CAMERA -1

• Dalam beberapa kod, indeks lalai kamera tidak ditentukan oleh makro, dan anda mungkin perlu mengubahnya secara manual. anda boleh menggunakan arahan

  V4L2-ctl

  di terminal untuk mendapatkan indeks dan ukuran bingkai untuk kamera anda.

  V4L2-ctl - alat = $ d-D - senarai-format