Unboxing-ul Jetson Nano și un start rapid pentru demo-ul cu două viziuni: 4 pași

2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:44

Rezuma

După cum știți, Jetson Nano este acum un produs vedetă. Și poate implementa pe scară largă tehnologia rețelei neuronale pe sistemele încorporate. Iată un articol de unboxing cu detalii despre produs, procesul de pornire și două demonstrații vizuale …

Număr de cuvinte: 800 de cuvinte și 2 videoclipuri

Timp de citire: 20 de minute

Public:

• Dezvoltatorii care sunt interesați de AI, dar nu au un fundal solid
• Dezvoltatori care nu au decis dacă îl cumpără sau nu
• Dezvoltatorii care l-au cumpărat, dar nu l-au primit încă

Cumpără acum !

Pasul 1: 1. Ce este Jetson Nano?

Pentru orice eventualitate, permiteți-mi să încep cu o scurtă introducere.

Kitul de dezvoltator NVIDIA® Jetson Nano ™ oferă performanța de calcul pentru a rula sarcini de lucru moderne AI la dimensiunea, puterea și costul fără precedent. Dezvoltatorii, cursanții și factorii de decizie pot rula acum cadre și modele AI pentru aplicații precum clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor, segmentarea și procesarea vorbirii. Și puteți găsi mai multe informații pe pagina oficială.

Ce poate face? Puteți pur și simplu să îl concepeți ca un Raspberry Pi cu mai multe resurse de calcul care pot suporta o rețea neuronală mare pentru un număr semnificativ de aplicații. Pentru mine, m-am pregătit deja să construiesc o rețea de clasificare pentru a-mi identifica cele 6 pisici stupide din casă și a le hrăni automat lol.

Pasul 2: 2. Unboxing

Pasul 3: 3. Start-Up

Pregătiri

Trebuie să vă pregătiți:

1. Card MicroSD de 16 GB +

2. Tastatură și mouse USB
3. Un ecran (HDMI sau DP)
4. Micro-USB (5V⎓4A) sau Jack de alimentare (sursă de alimentare 5V⎓4A. Acceptă o mufă de 2,1 × 5,5 × 9,5 mm cu polaritate pozitivă)
5. Un laptop care se poate conecta la Internet și arde carduri microSD.
6. O linie Ethernet

Atenții:

• Nu toate sursele de alimentare nominale 5V_2A pot atinge puterea nominală stabil. Și, din câte am testat, Jetson Nano este cu adevărat sensibil la sursa de alimentare și chiar și fluctuații minore de energie pot cauza prăbușirea acestuia. Trebuie să achiziționați un adaptor de alimentare de înaltă calitate.
• Chiar și dispozitivele USB nu ar trebui să fie conectate la cald, sau sistemul acestei plăci se va prăbuși dintr-un motiv necunoscut.

Activează conectorul micro-USB J28 sau mufa de alimentare J25 ca sursă de alimentare pentru kitul de dezvoltator. Fără jumper, kitul de dezvoltator poate fi alimentat de conectorul J28 MicroUSB. Cu un jumper, nu este alimentată de la J28, iar setul de dezvoltator poate fi alimentat prin mufa de alimentare J25

• Niciun buton de resetare, deci de fiecare dată când s-a blocat, dezvoltatorii trebuie să-l repornească printr-un punct de întrerupere manual.
• Nu există modul WiFi încorporat
• Fără modul Bluetooth

Un tutorial concis

Pașii de pornire pentru Jetson Nano sunt la fel ca și alte plăci arm-linux și, pentru orice eventualitate, iată un scurt tutorial. Citiți Ghidul oficial pentru mai multe informații.

1. Descărcați imaginea de sistem de aici
2. Înregistrați-l pe cardul SD. Iată multe instrumente care pot finaliza această lucrare. Și Win32diskimager este recomandat.
3. Conectați unitatea de memorie USB sau cardul SD sau microSD la computer. Ar trebui să fie detectat și să apară ca o unitate în Windows.
4. Deschideți Win32 Disk Imager, alegeți fișierul.img sau imaginea pe care doriți să o scrieți ca fișier imagine și alegeți unitatea USB sau SD ca dispozitiv și apăsați Scrie.
5. Procesul de scriere poate dura ceva timp. După ce ați terminat, scoateți unitatea USB sau cardul SD.
6. Introduceți cardul microSD (scris cu imaginea sistemului) în partea de jos a modulului Jetson Nano.
7. Porniți și când pornește kitul pentru dezvoltator, se va aprinde lumina LED verde de lângă conectorul Micro-USB.

8. La prima pornire, Jetson Nano Developer Suite vă va ghida prin unele setări inițiale, inclusiv selectarea limbii sistemului, aspectul tastaturii și astfel de lucruri.

9. În cele din urmă, veți vedea acest ecran. Felicitări!

Pasul 4: 4. Demo

Urmați Ghidul oficial pentru a configura mediul și a compila proiectul. Am derulat 2 proiecte la fel ca imaginea de clasificare și detectare a feței ca demo. Acum, mediul pentru viziune și învățare profundă este complet configurat și voi lucra la proiectul meu lol.

Atenții:

• Iată câteva întrebări cu codul de pornire pentru cameră și trebuie să configurați singur pentru a se potrivi cu camera dvs. Pentru mai multe specificați:

  • linia 80 a jetson-utils / camera / gstCamera.c pentru dimensiunea cadrului:

  • const uint32_t DefaultWidth = 1280;

    static const uint32_t DefaultHeight = 720;

• linia 37 a jetson-inference / imagenet-camera / imagenet-camera.cpp, precum și alte demonstrații pentru indexul camerei. Și în unele coduri, indexul implicit nu este definit de macro-uri (de exemplu, gstCamera.h), poate fi necesar să le modificați manual atunci când întâmpinați probleme la deschiderea camerei.

  #define DEFAULT_CAMERA -1

• În unele coduri, indexul implicit al camerei nu este definit de macro-uri și poate fi necesar să le modificați manual. puteți utiliza comanda

  V4L2-ctl

  în terminal pentru a obține indexul și dimensiunea cadrului pentru camera dvs.

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