前言: 最近拿到一块jetson nano 2GB版本的板子,折腾了一下,从烧录镜像.修改配件等,准备一篇开箱基础文章给大家介绍一下这块AI开发板. 作者:良知犹存 转载授权以及围观:欢迎关注微信公众号:羽林君 或者添加作者个人微信:become_me Jetson nano初步介绍: Jetson Nano是Nvidia在TX2和Xavier获得成功后推出的低配版GPU运算平台.在官方的资料上,Jetson Nano公布的参数如下: 技术规格: 包含了一块128核Maxwell架构的GPU,虽

The Jetson Nano Developer Kit is an AI computer for learning and for making. ​ 一个推理框架,用于部署模型到嵌入式设备. ​ Four Steps to Deep Learning System Setup Image Recognition Object Detection Segmentation ​ CUDA 一种并行计算技术 https://zh.wikipedia.org/wiki/CUDA https://

摘要: JetsonTX1,TX2,AGXXavier和Nano开发板包含一个40引脚的GPIO头,类似于Raspberry PI中的40引脚头.这些GPO可以通过JetsonGPIOLibrary包中提供的Python库控制数字输入和输出. ... ... ... ... ... ... ... ... ...     Jetson Nano Developer Kit扩展了40PIN的GPIO接口,兼容树莓派的40PIN接口. NVIDIA官方提供了了JetsonGPIO库(Python)方

连接Jetson Nano可以有多种方法,这里我们一一介绍一下.开始本章节前,请先参考上一章,烧写好镜像 直接连接 所谓直接连接,就是将Jetson Nano当做主机,连接HDMI屏幕,连接键盘和鼠标,然后直接操作.这个的话没有什么好说的.需要注意Jetson Nano的HDMI接口和DP接口只能接HDMI屏幕和DP屏幕,不能用转接线接其他接口的屏幕.至于为什么不可以,笔者也不清楚,反正收到多起反馈就是不行. 通过串口调试接口登录 Jetson Nano 底板上引出了串口调试接口,你可以通过TT

下载镜像 NVIDIA官方为Jetson Nano Developer Kit (后面统称为Jetson Nano了)提供了SD卡版本的系统镜像,并且根据JetPack版本不断得在更新.所以你可以直接到NVIDIA 下载中心,下载最新的镜像. 不过说实话,NVIDIA的下载环境对国内用户实在是不友好,所以我们准备了一个百度网盘版本(提取码:7rsi) 这个版本没有办法随时更新,所以最新版本还是以NVIDIA官网最为准. 镜像烧写 一般情况下,如果你手上的卡是新的,可以直接烧写,但是也不妨有些用户

关于Jetson Nano Developer Kit Jetson nano搭载四核Cortex-A57 MPCore 处理器,采用128 核 Maxwell™  GPU.支持JetPack SDK. 支持主流的AI框架和算法,例如TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras, MXNet等. 支持人脸识别,物体识别追踪,对象检测和定位等应用. 板载资源 Micro SD 卡卡槽: 可接入TF卡(16G以上),烧写系统镜像 40PIN GPIO扩展接口(兼容

推荐比较好的博客:https://ai4sig.org/2019/06/jetson-nano-darknet-yolov3/ 用的AlexeyAB的版本,并且给出了yolov3和tiny的效果对比. 出现nvcc not found 的错误,参考如下解决 http://www.neko.ne.jp/~freewing/raspberry_pi/nvidia_jetson_nano_nvcc_not_found/ ● Jetson Nano nvcc: not found build CUDA

Snowboy 是 KITT.AI 开发的一个高度可定制的热词检测引擎,当笔者的 jetson nano 加上话筒后,就立马尝试安装,但在安装过程中却发生了错误,所以把处理方式记录了下来以作备忘. 首先,按 Snowboy 官方文档 编译安装 swig-3.0.10 和克隆 snowboy 代码过程都很顺利 sudo apt-get install sox libpcre3 libpcre3-dev libatlas-base-dev pip install pyaudio # 下载 swig-

NVIDIAJetsonNano开发套件是适用于制造商,学习者和开发人员的小型AI计算机.相比Jetson其他系列的开发板,官方报价只要99美金,可谓是相当有性价比.本文如何是一个快速入门的教程,主要介绍如何安装Ubuntu系统到Jetson Nano开发板. 需要准备的材料 TF卡 (最少16GB) 带HDMI的显示器 USB鼠标键盘 Micro-USB 接口的电源(5V⎓2A) USB无线网卡(可选,用网线也可以) 烧写Ubuntun镜像 从英伟达官网下载SD卡镜像(5.25GB) 将TF卡

jeston nano上网 方法3(最简单的方法) 最简单的方法真的特简单,用USB数据线连接主板的USB接口以及手机,打开手机的USB共享即可,若要使用静态IP,可在主板上修改配置文件,接口一般为usb0使用电脑中的网络连接查看IP地址 或者使用局域网扫描器得到IP地址(树莓派系统安装(无需显示屏.网线)超详细)有介绍 使用putty进行远程桌面连接 如果使用window是中自带的远程桌面连接需要进行设置(树莓派系统安装(无需显示屏.网线)超详细)有介绍 安装完成后如果发现登录时出现闪退 则继

寻找比较好的远程桌面方式,最新系统里有写. ======================================================================= README-vnc Linux for Tegra Configuring VNC from the command-line ======================================================================= A VNC server allows

NVIDIA Jetson TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端,具备不错的GPU性能,可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2.这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持,因此,完全可以在桌面端训练好模型,然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理,这样可以达到生产落地的效果. 各种情况的硬件: https://developer.nvidia.com/embedded/develop/hardware 高性能低功耗NVIDIA®Jetson™系统可在边缘端提供用户最需要的实时人工智能(AI)性能

NVIDIA DeepStream 5.0构建智能视频分析应用程序 无论是要平衡产品分配和优化流量的仓库,工厂流水线检查还是医院管理,要确保员工和护理人员在照顾病人的同时使用个人保护设备(PPE),就可以实现高级智能视频分析(IVA)有用. 在基础层,全球在城市,体育馆,工厂和医院中部署了数十亿个摄像头和IoT传感器,每天生成数PB的数据.随着数据的爆炸式增长,必须使用AI来简化和执行有效的IVA. 许多公司和开发人员都在努力构建可管理的IVA管道,因为这些工作需要AI专业知识,高效的硬件,可靠

python 全栈开发之路 day1   本节内容 计算机发展介绍 计算机硬件组成 计算机基本原理 计算机 计算机(computer)俗称电脑,是一种用于高速计算的电子计算机器,可以进行数值计算,又可以进行逻辑计算,还具有存储记忆功能.是能够按照程序运行,自动.高速处理海量数据的现代化智能电子设备.由硬件系统和软件系统所组成,没有安装任何软件的计算机称为裸机. 计算机发明者约翰·冯·诺依曼.计算机是20世纪最先进的科学技术发明之一,对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响,并以强大的生命力

最近工作里需要用到tensorflow的pretrained-model去做retrain. 记录一下. 为什么可以用pretrained-model去做retrain 这个就要引出CNN的本质了.CNN的本质就是求出合适的卷积核,提取出合理的底层特征.进而为不同的特征赋以权重.从而表达图像. 通俗点讲,比如有一张猫的图片,你怎么判断是猫不是狗?你可能会看到图里有猫的头,猫的爪子,猫的尾巴. 头/爪子/尾巴 就是CNN中比较靠前的层所提取出来的特征,我们称之为高级特征,这时候的特征我们人类还是能

AI 的热潮还在持续,AI 的战火自然也在升级.英伟达作为这一波 AI 浪潮中最受关注的公司之一,在很大程度上影响着 AI 的战局.上周在美国举行的 GTC 2019 上,黄仁勋大篇幅介绍了英伟达在 AI 软件和计算力方面的提升,但售价仅为 99 美元(约 664 元人民币)的 Jetson Nano 人工智能计算机却成了最受关注的焦点.本月早些时候的 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌也发布售价 149.99 美元(约 1009 元人民币)的 Edge TPU 开发板.虽然是最受关注的

1.1 xilinx zynqMp 架构 1.1.1 16nm 级别工艺 Zynq UltraScale+  MPSoC架构 Xilinx新一代Zynq针对控制.图像和网络应用推出了差异化的产品系,这在Xilinx早期的宣传和现在已经发布的文档里已经说得很清楚了.她的产品系如图2所示. 图2 产品表 从图2看到,这个系列的Zynq算是8核(或9核)异构产品:四核的ARM-CortexA53 CPU.双核的Cortex-R5 RPU.Mali-400 GPU(一个Geometry核,两个像素核).

Zynq是一款SOC芯片,之前只是用了PL(Programmable Logic)部分,而Zynq最突出的功能,就是内部的双核Cortex-A9,所以从现在开始我将学习ZYNQ的SOC学习(PS部分). 本文记录的是熟悉Zynq的PS(Processor Subsystem)部分使用方法,了解开发板资源,做一个最小系统Hellow world,使用资源有ARM Cortex-A9.DDR3内存.一个UART串口.具体流程是将写好的程序加载到DDR内存中,然后CPU一条一条执行,那么执行的情况可以

基础软件安装 sudo apt update && sudo apt upgrade sudo apt install git curl vim gcc g++ cmake与make sudo apt update sudo apt install cmake make vscode 下载deb包,安装即可.vscode download xmake 下载xmake的deb包.xmake下载 下载完成后,安装即可. 在vscode下安装xmake插件. QT 下载地址 选择5.13.0下载

前言 最近在做人脸比对的工作,需要用到人脸关键点检测的算法,比较成熟和通用的一种算法是 MTCNN,可以同时进行人脸框选和关键点检测,对于每张脸输出 5 个关键点,可以用来进行人脸对齐. 问题 刚开始准备对齐人脸图片用于训练人脸比对算法,是使用官方版本的 MTCNN,该版本是基于 Caffe 的 Matlab 接口的,跑起来很慢,差不多要一秒钟一张图片,处理完几万张图片一天就过去了,好在效果不错. 训练完人脸特征提取的网络以后,想要部署整个人脸比对算法,需要进行人脸检测和对齐.用于工业生产,那个