Jetson Nano'nun Kutusundan Çıkarılması ve Two Vision Demo için Hızlı Başlangıç: 4 Adım

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:19

özetle

Bildiğiniz gibi Jetson Nano artık bir yıldız ürün. Ve sinir ağı teknolojisini gömülü sistemlere kapsamlı bir şekilde dağıtabilir. İşte ürünle ilgili detayların, devreye alma sürecinin ve iki görsel demonun bulunduğu bir kutu açılımı yazısı…

Kelime sayısı:800 kelime ve 2 video

Okuma süresi: 20 dakika

Kitle:

• AI ile ilgilenen ancak sağlam bir geçmişe sahip olmayan geliştiriciler
• Satın alıp almamaya karar vermeyen geliştiriciler
• Satın alan ancak henüz sahip olmayan geliştiriciler

Şimdi al !

Adım 1: 1. Jetson Nano Nedir?

Her ihtimale karşı, kısa bir girişle başlayayım.

NVIDIA® Jetson Nano™ Developer Kit, benzeri görülmemiş boyut, güç ve maliyette modern AI iş yüklerini çalıştırmak için bilgi işlem performansı sunar. Geliştiriciler, öğrenciler ve yapımcılar artık görüntü sınıflandırma, nesne algılama, segmentasyon ve konuşma işleme gibi uygulamalar için AI çerçeveleri ve modelleri çalıştırabilir. Ve daha fazla bilgiyi resmi sayfasında bulabilirsiniz.

Ne yapabilir? Bunu, önemli sayıda uygulama için büyük sinir ağını destekleyebilen daha fazla hesaplama kaynağına sahip bir Raspberry Pi olarak kavramlaştırabilirsiniz. Benim için evdeki 6 aptal kedimi tanımlamak ve onları otomatik olarak beslemek için bir sınıflandırma ağı kurmaya çoktan hazırlandım lol.

2. Adım: 2. Kutudan Çıkarma

Adım 3: 3. Başlangıç

Hazırlıklar

Hazırlamanız gerekir:

1. 16GB MicroSD Kart +

2. USB klavye ve fare
3. Bir ekran (HDMI veya DP)
4. Mikro USB (5V~4A) veya Güç Jakı(5V~4A güç kaynağı. Pozitif kutuplu 2,1×5,5×9,5 mm fiş kabul eder)
5. İnternete bağlanabilen ve microSD kartlar yazabilen bir dizüstü bilgisayar.
6. Ethernet hattı

Dikkat:

• 5V_2A dereceli tüm güç kaynakları, nominal güce istikrarlı bir şekilde ulaşamaz. Test ettiğim kadarıyla, Jetson Nano güç kaynağına gerçekten duyarlı ve küçük güç dalgalanmaları bile çökmesine neden olabilir. Yüksek kaliteli bir güç adaptörü satın almalısınız.
• USB aygıtları bile çalışırken takılı olmamalıdır, aksi takdirde bu kartın sistemi bilinmeyen bir nedenle çökecektir.

Geliştirici kiti için güç kaynağı olarak J28 Micro-USB konektörünü veya J25 güç jakını etkinleştirir. Bir jumper olmadan, geliştirici kiti J28 MicroUSB konektörü ile çalıştırılabilir. Bir jumper ile J28'den güç çekilmez ve geliştirici kit, J25 güç jakı üzerinden çalıştırılabilir

• Sıfırlama düğmesi yok, bu nedenle her çöktüğünde, geliştiricilerin manuel bir kesme noktası ile yeniden başlatması gerekir.
• Yerleşik WiFi modülü yok
• Bluetooth Modülü Yok

Kısa bir öğretici

Jetson Nano için başlatma adımları, diğer arm-linux anakartlarıyla aynıdır ve her ihtimale karşı, işte kısa bir eğitim. Daha fazla bilgi için Resmi Kılavuzu okuyun.

1. Sistem görüntüsünü buradan indirin
2. SD kartınıza yazın. İşte bu işi tamamlayabilecek birçok araç. Ve Win32diskiimager önerilir.
3. USB parmak sürücüsünü veya SD veya microSD kartı bilgisayarınıza takın. Algılanmalı ve Windows'ta bir sürücü olarak görünmelidir.
4. Win32 Disk Imager'ı açın, Image File olarak yazmak istediğiniz.img veya image dosyasını seçin ve Device olarak USB veya SD sürücüsünü seçin ve Write'a basın.
5. Yazma işlemi biraz zaman alabilir. Tamamlandığında, USB flash sürücüyü veya SD kartı çıkarın.
6. Jetson Nano modülünün altına microSD kartı (sistem görüntüsüyle yazılmış) takın.
7. Gücü açın ve geliştirici kiti başladığında, Micro-USB konektörünün yanındaki yeşil LED ışığı yanacaktır.
8. İlk başlattığınızda, Jetson Nano Developer Suite, sistem dili, klavye düzeni ve benzeri şeyleri seçme dahil olmak üzere bazı başlangıç ayarlarında size rehberlik edecektir.

9. Son olarak bu ekranı göreceksiniz. Tebrikler!

Adım 4: 4. Demo

Ortamı yapılandırmak ve projeyi derlemek için Resmi Kılavuzu izleyin. Demo olarak hayal sınıflandırması ve yüz algılama olarak 2 proje yürüttüm. Şimdi, vizyon ve derin öğrenme ortamı tamamen yapılandırılmış ve lol projem üzerinde çalışacağım.

Dikkat:

• Burada kamera için başlangıç koduyla ilgili bazı sorular bulunmaktadır ve kameranıza uyacak şekilde kendiniz yapılandırmanız gerekir. Daha fazlası için belirtin:

  • çerçeve boyutu için jetson-utils/camera/gstCamera.c dosyasının 80. satırı:

  • const uint32_t Varsayılan Genişlik = 1280;

    statik const uint32_t DefaultHeight = 720;

• jetson-inference/imagenet-camera/imagenet-camera.cpp'nin 37. satırı ve kamera dizini için diğer demo. Ve bazı kodlarda, varsayılan dizin makrolar tarafından tanımlanmaz (örneğin, gstCamera.h), kamerayı açarken sorunla karşılaştığınızda bunları manuel olarak değiştirmeniz gerekebilir.

  #define DEFAULT_CAMERA -1

• Bazı kodlarda kameranın varsayılan indeksi makrolar tarafından tanımlanmaz ve bunları manuel olarak değiştirmeniz gerekebilir. komutu kullanabilirsin

  V4L2-ctl

  kameranız için çerçevenin indeksini ve boyutunu almak için terminalde.

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