Джетсон Нанонун кутусунан чыгаруу жана эки көрүнүштүн демонстрациясына тез баштоо: 4 кадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-30 10:41

Жыйынтык чыгаруу

Белгилүү болгондой, Jetson Nano азыр жылдыздуу продукт болуп саналат. Ал нейрон тармак технологиясын камтылган системаларга кеңири жайылта алат. Бул жерде продукттун чоо-жайы, баштоо процесси жана эки визуалдык демо жөнүндө кутудан кутулуучу макала бар …

Сөздүн саны: 800 сөз жана 2 видео

Окуу убактысы: 20 мүнөт

Аудитория:

• AIга кызыккан, бирок так маалыматы жок иштеп чыгуучулар
• Аны сатып алууну же сатып алууну чече элек иштеп чыгуучулар
• Аны сатып алган, бирок азырынча ала элек иштеп чыгуучулар

Азыр сатып ал !

1 -кадам: 1. Джетсон Нано деген эмне?

Кандай болбосун, кыскача киришүү менен баштайын.

NVIDIA® Jetson Nano ™ Developer Kit болуп көрбөгөндөй көлөмдө, кубаттуулукта жана наркта заманбап AI жүктөмдөрүн иштетүү үчүн эсептөөнүн аткарылышын камсыздайт. Иштеп чыгуучулар, окуучулар жана жаратуучулар эми AI жээкчелерин жана сүрөттөрдү классификациялоо, объекттерди аныктоо, сегменттөө жана сүйлөө иштетүү сыяктуу моделдерин иштете алышат. Ал эми сиз расмий баракчадан көбүрөөк маалымат таба аласыз.

Бул эмне кыла алат? Сиз аны бир топ тиркемелер үчүн чоң нейрон тармагын колдой ала турган эсептөө ресурсу бар Raspberry Pi катары түшүнсөңүз болот. Мен үчүн, мен үйдөгү 6 акылсыз мышыгымды аныктап, автоматтык түрдө тамактандыруу үчүн классификация тармагын түзүүгө даярданып жатам lol.

2 -кадам: 2. кутудан чыгаруу

3-кадам: 3. Start-Up

Даярдыктар

Сиз даярдоо керек:

1. MicroSD картасы 16 ГБ +

2. USB клавиатурасы жана чычкан
3. Экран (HDMI же DP)
4. Micro-USB (5V⎓4A) же Power Jack (5V⎓4A электр менен камсыздоо. Позитивдүү полярдуулук менен 2.1 × 5.5 × 9.5 мм штепсельди кабыл алат)
5. Интернетке туташып, microSD карталарын күйгүзө ала турган ноутбук.
6. Ethernet линиясы

Көңүл бургула:

• 5V_2A бааланган бардык электр булактары номиналдык кубаттуулукка туруктуу жете албайт. Мен сынап көргөндөй, Jetson Nano чындыгында электр менен камсыздоону сезет, ал тургай кичине кубаттуулуктун өзгөрүүсү анын бузулушуна алып келиши мүмкүн. Сиз жогорку сапаттагы кубат адаптерин сатып алышыңыз керек.
• Жада калса USB түзмөктөрү ысык сайылып турбашы керек, антпесе бул тактанын тутуму белгисиз себептерден улам бузулат.

Иштеп чыгуучу комплект үчүн энергия булагы катары J28 Micro-USB туташтыргычын же J25 кубат уячасын иштетет. Секиргичсиз, иштеп чыгуучу комплект J28 MicroUSB туташтыргычы менен иштей алат. Секиргич менен J28ден эч кандай күч алынбайт жана иштеп чыгуучу комплектти J25 электр уячасы аркылуу иштетсе болот

• Баштапкы абалга келтирүү баскычы жок, ошондуктан ал бузулган сайын, иштеп чыгуучулар аны кол менен токтотуу чекити менен кайра баштоого туура келет.
• Камтылган WiFi модулу жок
• Bluetooth модулу жок

Кыскача үйрөткүч

Jetson Nano үчүн баштоо кадамдары башка arm-linux тактасы менен бирдей жана бул жерде кыскача үйрөткүч бар. Көбүрөөк маалымат алуу үчүн расмий колдонмону окуңуз.

1. Тутумдун сүрөтүн бул жерден жүктөп алыңыз
2. Аны SD картаңызга өрттөңүз. Бул жерде көптөгөн куралдар бул ишти аягына чыгара алат. Жана Win32diskimager сунушталат.
3. USB thumbdrive же SD же microSD картасын компьютериңизге сайыңыз. Ал табылып, Windowsта диск катары көрүнүшү керек.
4. Win32 Disk Imager'ди ачыңыз, Image File катары жазгыңыз келген the.img же сүрөт файлын тандап, USB же SD дискти Түзмөк катары тандап, Жазууну басыңыз.
5. Жазуу процесси бир аз убакытты алышы мүмкүн. Ал бүткөндөн кийин, USB эскиз дискин же SD картасын алып салыңыз.
6. Jetson Nano модулунун астына microSD картасын (системанын сүрөтү менен жазылган) салыңыз.
7. Күйгүзүү жана иштеп чыгуучу комплект башталганда, Micro-USB туташтыргычынын жанындагы жашыл LED жарык күйөт.
8. Биринчи жолу баштаганда, Jetson Nano Developer Suite сизге системанын тилин, клавиатуранын жайгашуусун жана башка ушул сыяктуу нерселерди тандоодо баштапкы жөндөөлөрдү көрсөтөт.
9. Акыр -аягы, сиз бул экранды көрөсүз. Куттуктайм!

4 -кадам: 4. Демо

Айлана -чөйрөнү конфигурациялоо жана долбоорду түзүү үчүн расмий колдонмону ээрчиңиз. Мен классификация жана жүздү аныктоону демо катары элестеткен 2 долбоорду ишке ашырдым. Азыр, көрүү жана терең үйрөнүү үчүн чөйрө толугу менен конфигурацияланган, мен өзүмдүн долбоорумдун үстүндө иштейм lol.

Көңүл бургула:

• Бул жерде камеранын баштоо коду бар кээ бир суроолор бар жана сиз камераңызга дал келүү үчүн өзүңүз конфигурациялашыңыз керек. Көбүрөөк тактоо үчүн:

  • кадрдын өлчөмү үчүн jetson-utils/camera/gstCamera.c 80 линиясы:

  • const uint32_t DefaultWidth = 1280;

    статикалык const uint32_t DefaultHeight = 720;

• jetson-inference/imagenet-camera/imagenet-camera.cpp 37 линиясы, ошондой эле камеранын индекси үчүн башка демо. Ал эми кээ бир коддордо, демейки индекс макростар менен аныкталбайт (мисалы, gstCamera.h), камераны ачууда көйгөй келип чыкканда, аларды кол менен өзгөртүүгө туура келиши мүмкүн.

  #define DEFAULT_CAMERA -1

• Кээ бир коддордо камеранын демейки индекси макростар менен аныкталбайт жана аларды кол менен өзгөртүүгө туура келиши мүмкүн. сиз буйрукту колдоно аласыз

  V4L2-ctl

  Терминалда камераңыздын кадрынын индексин жана өлчөмүн алуу үчүн.

  V4L2-ctl --device = $ d -D-тизме форматтары