Unboxing de Jetson Nano i una posada en marxa ràpida per a la demostració de dues visions: 4 passos

2024 Autora: John Day | [email protected]. Última modificació: 2024-01-30 08:14

Resumeix

Com ja sabeu, Jetson Nano és ara un producte estrella. I pot desplegar àmpliament tecnologia de xarxes neuronals en sistemes incrustats. A continuació, es mostra un article de caixa de detalls del producte, el procés d’inici i dues demostracions visuals …

Recompte de paraules: 800 paraules i 2 vídeos

Temps de lectura: 20 minuts

Públic:

• Desenvolupadors interessats en la IA, però que no tenen una base sòlida
• Desenvolupadors que no han decidit si el volen comprar o no
• Desenvolupadors que l’han comprat però encara no l’han aconseguit

Compra ara !

Pas 1: 1. Què és Jetson Nano?

Per si de cas, deixeu-me començar amb una breu introducció.

El kit de desenvolupament NVIDIA® Jetson Nano ™ ofereix el rendiment de càlcul per executar càrregues de treball modernes d’IA a la mida, potència i cost sense precedents. Els desenvolupadors, els aprenents i els creadors ara poden executar models i marcs d’intel·ligència artificial per a aplicacions com la classificació d’imatges, la detecció d’objectes, la segmentació i el processament de la veu. I podeu trobar més informació a la pàgina oficial.

Què pot fer? Simplement el podeu concebre com un Raspberry Pi amb més recursos de càlcul que poden suportar una gran xarxa neuronal per a un nombre important d’aplicacions. Per a mi, ja m’he preparat per construir una xarxa de classificació per identificar els meus 6 gats estúpids de la casa i alimentar-los automàticament jeje.

Pas 2: 2. Unboxing

Pas 3: 3. Inici

Preparatius

Cal preparar:

1. Targeta MicroSD de 16 GB +

2. Teclat i ratolí USB
3. Una pantalla (HDMI o DP)
4. Micro-USB (5V⎓4A) o presa de corrent (font d'alimentació 5V⎓4A. Accepta un endoll de 2,1 × 5,5 × 9,5 mm amb polaritat positiva)
5. Un portàtil que es pot connectar a Internet i gravar targetes microSD.
6. Una línia Ethernet

Atencions:

• No totes les fonts d’alimentació de 5V_2A poden assolir la potència nominal de manera estable. I pel que he provat, el Jetson Nano és realment sensible a la font d’alimentació, i fins i tot petites fluctuacions d’energia poden provocar que caigui. Heu de comprar un adaptador de corrent d’alta qualitat.
• Fins i tot els dispositius USB no haurien d’estar endollats en calent o el sistema d’aquesta placa es bloquejarà per un motiu desconegut.

Activa el connector micro-USB J28 o el connector d'alimentació J25 com a font d'alimentació per al kit de desenvolupament. Sense un pont, el kit per a desenvolupadors es pot alimentar mitjançant un connector MicroUSB J28. Amb un jumper, el J28 no consumeix energia i el kit per a desenvolupadors es pot alimentar mitjançant el connector d’alimentació J25

• No hi ha cap botó de reinici, de manera que cada cop que es bloqueja, els desenvolupadors han de reiniciar-lo mitjançant un punt de ruptura manual.
• No hi ha cap mòdul WiFi integrat
• Sense mòdul Bluetooth

Un tutorial concís

Els passos d’inici de Jetson Nano són els mateixos que els altres taulers arm-linux i, per si de cas, aquí teniu un breu tutorial. Llegiu la Guia oficial per obtenir més informació.

1. Descarregueu la imatge del sistema aquí
2. Grabeu-lo a la targeta SD. Aquí hi ha moltes eines per completar aquest treball. I es recomana Win32diskimager.
3. Connecteu la memòria USB o la targeta SD o microSD a l’ordinador. S'hauria de detectar i aparèixer com una unitat al Windows.
4. Obriu Win32 Disk Imager, trieu el fitxer.img o imatge que vulgueu escriure com a fitxer d'imatge i trieu la unitat USB o SD com a dispositiu i premeu Escriu.
5. El procés d’escriptura pot trigar una estona. Un cop fet, traieu la memòria USB o la targeta SD.
6. Inseriu la targeta microSD (escrita amb la imatge del sistema) a la part inferior del mòdul Jetson Nano.
7. Enceneu-vos i quan s'iniciï el kit de desenvolupament, s'encendrà la llum LED verda al costat del connector Micro-USB.

8. Quan comenceu per primera vegada, la Jetson Nano Developer Suite us guiarà a través d’alguns paràmetres inicials, inclosa la selecció de l’idioma del sistema, el disseny del teclat i aquestes coses.

9. Finalment, veureu aquesta pantalla. Enhorabona!

Pas 4: 4. Demo

Seguiu la Guia oficial per configurar l'entorn i compilar el projecte. He executat 2 projectes tan classificats i de detecció de rostres com la demostració. Ara, l’entorn per a la visió i l’aprenentatge profund està totalment configurat i treballaré en el meu projecte jeje.

Atencions:

• Aquí teniu algunes preguntes sobre el codi d’inici de la càmera i que heu de configurar per adaptar-les a la vostra càmera. Per obtenir més informació, especifiqueu:

  • línia 80 de jetson-utils / camera / gstCamera.c per a la mida del fotograma:

  • const uint32_t DefaultWidth = 1280;

    static const uint32_t DefaultHeight = 720;

• línia 37 de jetson-inference / imagenet-camera / imagenet-camera.cpp també i una altra demostració per a l'índex de càmera. I en alguns codis, l’índex per defecte no està definit per les macros (per exemple, gstCamera.h), és possible que hagueu de modificar-les manualment quan tingueu problemes per obrir la càmera.

  #define DEFAULT_CAMERA -1

• En alguns codis, l’índex per defecte de la càmera no està definit per les macros i és possible que hàgiu de modificar-les manualment. podeu utilitzar l'ordre

  V4L2-ctl

  al terminal per obtenir l'índex i la mida del marc de la càmera.

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