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 “...
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...
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,...
将所有https://nvidia.box.com/shared/static改为 https://bbs.gpuworld.cn/mirror (感谢 gpu世界论坛) 修改下 tools/download-models.sh 将所有https://nvidia.box.com/shared/static改为https://bbs.gpuworld.cn/mirror 将所有https://github.com/dusty-nv/vision改为https://gitee.com/michael-li123/vis...
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。
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。
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。
Getting Started With Jetson Nano Developer Kit 注意:官方”hello AI world“ demo 来自jetson-inference这个API仓库,它没有deepstream复杂,但同样基于tensorrt加速,并充分利用了jetson的硬件编解码器。deepstream的安装与使用不在这篇文档中描述。 第一步,硬件准备与安装 ...
Jetson Nano可以运行各种各样的高级网络,包括流行的ML框架的完整原生版本,如TensorFlow,PyTorch,Caffe / Caffe2,Keras,MXNet等。通过实现图像识别,对象检测和定位,姿势估计,语义分割,视频增强和智能分析等强大功能,这些网络可用于构建自动机器和复杂AI系统。