要使用 NVIDIA Jetson Nano边缘计算设备,就一定要先熟悉官方所提供的入门教程,在 https://elinux.org/Jetson_Nano#Getting_Started 即可找到。(如下图) 在Nano 4GB 版与 2GB 版的教程目录中,最下方的 “Next Step”(如下图)都推荐使用者去 “Hello AI World” 项目进行体验。 按照过去的经验,所有应用的 “...
NVIDIA英伟达中国:Jetson Nano 2GB 系列文章(14):Hello AI World 但是NVIDIA “Hello AI World” 却与之不同,其不仅包含视觉类深度学习的三大主流推理应用:图像分类、物件检测、语义分割,最重要的还在于以下三点: 1. 本项目是开源的,包括 C++ 版本源代码与 Python 版本的源代码 2. 本项目提供非常高阶的接口,...
本篇文章就来为大家介绍 Hello AI World。 要使用 NVIDIA Jetson Nano 边缘计算设备,就一定要先熟悉官方所提供的入门教程,在 elinux.org/Jetson_Nano# 即可找到。(如下图) 在Nano 4GB 版与 2GB 版的教程目录中,最下方的 “Next Step”(如下图)都推荐使用者去 “Hello AI World” 项目进行体验。 按照过去...
在https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-agx-orin-devkit链接中: 提供了一个Nvidia AI示例的链接 HelloAI World:https://github.com/dusty-nv/jetson-inference 这里面提供了 图像处理图像识别Image Recognition 、目标检测Object Detection 、语义分割Semantic Segmentation 、姿态估计Pose Est...
Nvidia Jetson Nano B01初体验(六)Hello AI World 【摘要】 本文介绍了如何搭建Jetson Nano的HelloWord环境。 其实张小白已经写过https://bbs.huaweicloud.com/blogs/350914攻略了,然而这种体验并不是太好。张小白在安装的过程中做了很多调整。比如将github库改为gitee库,比如模型单独下载并且手工解压和拷贝到指定目录...
与前面“图像分类的模型训练”几乎完全一致的步骤,本文要带着大家来建立自己专属的物件检测模型,这是实用性较高的部分,因为物件检测的应用比较接地气,能轻易地与生活周遭的场景相结合,所以以“物件检测的模型训练”作为 “Hello AI World” 系列文章的结尾,是非常有意义的事情。
提供了一个Nvidia AI示例的链接 HelloAI World:https://github.com/dusty-nv/jetson-inference 这里面提供了 图像处理图像识别Image Recognition 、目标检测Object Detection 、语义分割Semantic Segmentation 、姿态估计Pose Estimation、 深度估计Monocular Depth等几十个应用的案例: ...
前一篇文章已经带着大家使用 HelloAIWorld 项目的 imagenet 指令进行了深度学习图像分类的推理识别实验,但这些演示与测试只是个学习的过程,最终的目的还是要能用起这个项目的资源,为自己开发合适的应用代码。因此本文就延续上一篇文章来向大家介绍 “Hello AI World” 图像分类代码。
--filter-mode参数:指定“过滤模式”,分为“point”与“linear”两种模式 以上就是 Hello AI World 提供的 segnet 与 segnet.py 测试工具的使用方式,至于代码级别的 segNet() 相对复杂,有兴趣的可以直接参考 segnet.py 代码,并且参考前面有关 imageNet() 与 detectNet() 的代码文章,自行测试看看。
1. Hello AI World 1.1 系统安装 1.2 推理 1.3 训练 1.4 附录 2. 视频演练 3. API 参考 4. 代码示例 5. 预训练模型 6. 推荐系统要求 7. 额外资源 8. 两天的演示(数字) 欢迎使用我们的教学指南,了解NVIDIA Jetson Nano/TX1/TX2/Xavier NX/AGX Xavier的推理和实时DNN视觉库]。