Jetson Nano- ს კოლოფი და სწრაფი დაწყება ორი ხედვის დემოზე: 4 ნაბიჯი

2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:18

შეაჯამეთ

მოგეხსენებათ, ჯეტსონ ნანო ახლა ვარსკვლავი პროდუქტია. მას შეუძლია ინტენსიურად გამოიყენოს ნერვული ქსელის ტექნოლოგია ჩამონტაჟებულ სისტემებზე. აქ არის პროდუქტის დეტალების, ჩატვირთვის პროცესის და ორი ვიზუალური დემოს დემოკრატიული სტატია…

სიტყვების რაოდენობა: 800 სიტყვა და 2 ვიდეო

კითხვის დრო: 20 წუთი

აუდიტორია:

• დეველოპერები, რომლებიც დაინტერესებულნი არიან AI– ით, მაგრამ არ აქვთ მყარი ფონი
• დეველოპერები, რომლებმაც არ გადაწყვიტეს ყიდვა თუ არა
• დეველოპერები, რომლებმაც ის იყიდეს, მაგრამ ჯერ არ მიუღიათ

Იყიდე ეხლა !

ნაბიჯი 1: 1. რა არის ჯეტსონ ნანო?

ყოველი შემთხვევისთვის, ნება მომეცით დავიწყო მოკლე შესავლით.

NVIDIA® Jetson Nano ™ დეველოპერის ნაკრები იძლევა გამოთვლილ წარმოდგენას თანამედროვე AI დატვირთვის გასაშვებად უპრეცედენტო ზომით, სიმძლავრით და ღირებულებით. დეველოპერებს, შემსწავლელებსა და შემქმნელებს შეუძლიათ ახლა გაუშვან AI ჩარჩოები და მოდელები ისეთი პროგრამებისთვის, როგორიცაა გამოსახულების კლასიფიკაცია, ობიექტების გამოვლენა, სეგმენტაცია და მეტყველების დამუშავება. და მეტი ინფორმაციის ნახვა შეგიძლიათ ოფიციალურ გვერდზე.

რისი გაკეთება შეუძლია? თქვენ შეგიძლიათ უბრალოდ წარმოიდგინოთ ის, როგორც ჟოლო Pi, გამოთვლითი რესურსით, რომელსაც შეუძლია დიდი ნერვული ქსელის მხარდაჭერა მნიშვნელოვანი რაოდენობის პროგრამებისთვის. ჩემთვის, მე უკვე მომზადებული ვარ კლასიფიკაციის ქსელის შესაქმნელად, რათა გამოვავლინო ჩემი 6 სულელი კატა სახლში და ავტომატურად გამოვკვებოთ მათ: lol:

ნაბიჯი 2: 2. კოლოფი

ნაბიჯი 3: 3. დაწყება

პრეპარატები

თქვენ უნდა მოამზადოთ:

1. MicroSD ბარათი 16 GB +

2. USB კლავიატურა და მაუსი
3. ეკრანი (HDMI ან DP)
4. მიკრო USB (5V⎓4A) ან დენის ჯეკი (5V⎓4A კვების წყარო. იღებს 2.1 × 5.5 × 9.5 მმ დანამატს დადებითი პოლარობით)
5. ლეპტოპი, რომელსაც შეუძლია ინტერნეტთან დაკავშირება და microSD ბარათების დაწვა.
6. Ethernet ხაზი

ყურადღება:

• 5V_2A რეიტინგული ყველა კვების ბლოკი სტაბილურად ვერ მიაღწევს ნომინალურ ენერგიას. და რამდენადაც მე გამოვცადე, Jetson Nano ნამდვილად მგრძნობიარეა ელექტრომომარაგების მიმართ და დენის მცირე რყევებმაც კი შეიძლება გამოიწვიოს მისი კრახი. თქვენ უნდა შეიძინოთ მაღალი ხარისხის დენის ადაპტერი.
• USB მოწყობილობებიც კი არ უნდა იყოს ცხელი მიერთებული, თორემ ამ დაფის სისტემა გაურკვეველი მიზეზის გამო დაინგრევა.

ჩართავს J28 Micro-USB კონექტორს ან J25 დენის ჯეკს, როგორც ენერგიის წყაროს დეველოპერის ნაკრებისთვის. ჯუმბერის გარეშე, დეველოპერის ნაკრები შეიძლება იკვებებოდეს J28 MicroUSB კონექტორით. Jumper– ით, J28– დან ენერგია არ არის ამოღებული და დეველოპერის ნაკრები შეიძლება იკვებებოდეს J25 დენის ჯეკით

• გადატვირთვის ღილაკი არ არის, ასე რომ ყოველ ჯერზე, როდესაც ის იშლებოდა, დეველოპერებს უწევთ მისი გადატვირთვა ხელით შესვენების წერტილით.
• ჩაშენებული WiFi მოდული არ არის
• არ არის Bluetooth მოდული

მოკლე სწავლება

Jetson Nano– ს დაწყების ნაბიჯები იგივეა, რაც სხვა arm-linux დაფაზე და ყოველი შემთხვევისთვის, აქ არის მოკლე სახელმძღვანელო. წაიკითხეთ ოფიციალური სახელმძღვანელო მეტი ინფორმაციისთვის.

1. ჩამოტვირთეთ სისტემის გამოსახულება აქ
2. ჩაწერეთ იგი თქვენს SD ბარათზე. აქ არის მრავალი ინსტრუმენტი, რომლის საშუალებითაც შეგიძლიათ შეასრულოთ ეს სამუშაო. და რეკომენდირებულია Win32diskimager.
3. შეაერთეთ USB thumbdrive ან SD ან microSD ბარათი თქვენს კომპიუტერში. ის უნდა გამოვლინდეს და გამოჩნდეს როგორც დისკი Windows- ში.
4. გახსენით Win32 Disk Imager, შეარჩიეთ.img ან გამოსახულების ფაილი, რომლის ჩაწერა გსურთ როგორც ფაილური ფაილი და აირჩიეთ USB ან SD დისკი, როგორც მოწყობილობა და დააჭირეთ ჩაწერას.
5. წერის პროცესს შეიძლება გარკვეული დრო დასჭირდეს. დასრულების შემდეგ, ამოიღეთ USB მინიატურული ან SD ბარათი.
6. ჩადეთ microSD ბარათი (დაწერილი სისტემის გამოსახულებით) Jetson Nano მოდულის ბოლოში.
7. ჩართეთ და როდესაც დეველოპერის ნაკრები დაიწყება, მწვანე LED შუქი მიკრო USB კონექტორის გვერდით ანათებს.

8. როდესაც პირველად იწყებთ მუშაობას, Jetson Nano Developer Suite დაგეხმარებათ რამდენიმე საწყისი პარამეტრის გავლით, მათ შორის სისტემის ენის შერჩევა, კლავიატურის განლაგება და სხვა.

9. დაბოლოს, თქვენ ნახავთ ამ ეკრანს. გილოცავთ!

ნაბიჯი 4: 4. დემო

დაიცავით ოფიციალური სახელმძღვანელო გარემოს კონფიგურაციისთვის და პროექტის შედგენისთვის. მე განვახორციელე 2 პროექტი, როგორც წარმოსახვის კლასიფიკაცია და სახის ამოცნობა, როგორც დემო. ახლა, ხედვისა და ღრმა სწავლის გარემო სრულად არის კონფიგურირებული და მე ვიმუშავებ ჩემს პროექტზე lol.

ყურადღება:

• აქ არის რამოდენიმე შეკითხვა კამერის დამწყებ კოდთან დაკავშირებით და თქვენ უნდა დააკონფიგურიროთ თქვენი კამერა. უფრო დაზუსტებისთვის:

  • ხაზი 80 jetson-utils/camera/gstCamera.c ჩარჩოს ზომისთვის:

  • const uint32_t ნაგულისხმევი სიგანე = 1280;

    სტატიკური კონსტრუქტი uint32_t DefaultHeight = 720;

• ხაზი 37 jetson-incference/imagenet-camera/imagenet-camera.cpp ასევე და სხვა დემო კამერის ინდექსისთვის. ზოგიერთ კოდში ნაგულისხმევი ინდექსი არ არის განსაზღვრული მაკროებით (მაგალითად, gstCamera.h), შეიძლება დაგჭირდეთ მათი ხელით შეცვლა, როდესაც კამერის გახსნის პრობლემას წააწყდებით.

  #განსაზღვრეთ DEFAULT_CAMERA -1

• ზოგიერთ კოდში, კამერის ნაგულისხმევი ინდექსი არ არის განსაზღვრული მაკროებით და შეიძლება დაგჭირდეთ მათი ხელით შეცვლა. შეგიძლიათ გამოიყენოთ ბრძანება

  V4L2-ctl

  ტერმინალში, რომ მიიღოთ კამერის ჩარჩოს ინდექსი და ზომა.

  V4L2-ctl-მოწყობილობა = $ d -D-სია-ფორმატები