Unboxing di Jetson Nano e una demo di avvio rapido per Two Vision: 4 passaggi

2024 Autore: John Day | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-30 10:02

Ricapitolare

Come sai, Jetson Nano è ora un prodotto di punta. E può distribuire estesamente la tecnologia di rete neurale ai sistemi embedded. Ecco un articolo unboxing con i dettagli del prodotto, il processo per l'avvio e due demo visive…

Conteggio parole: 800 parole e 2 video

Tempo di lettura: 20 minuti

Pubblico:

• Sviluppatori che sono interessati all'IA ma non hanno un solido background
• Sviluppatori che non hanno deciso se acquistarlo o meno
• Sviluppatori che l'hanno acquistato ma non l'hanno ancora ricevuto

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Passaggio 1: 1. Che cos'è Jetson Nano?

Per ogni evenienza, vorrei iniziare con una breve introduzione.

Il kit per sviluppatori NVIDIA® Jetson Nano™ offre le prestazioni di elaborazione necessarie per eseguire carichi di lavoro di intelligenza artificiale moderni a dimensioni, potenza e costi senza precedenti. Sviluppatori, studenti e produttori possono ora eseguire framework e modelli di intelligenza artificiale per applicazioni come la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti, la segmentazione e l'elaborazione del parlato. E puoi trovare maggiori informazioni sulla pagina ufficiale.

Cosa può fare? Puoi semplicemente concepirlo come un Raspberry Pi con più risorse di calcolo in grado di supportare grandi reti neurali per un numero significativo di applicazioni. Per quanto mi riguarda, mi sono già preparato a costruire una rete di classificazione per identificare i miei 6 stupidi gatti in casa e dar loro da mangiare automaticamente lol.

Passaggio 2: 2. Unboxing

Passaggio 3: 3. Avvio

preparativi

Devi preparare:

1. Scheda MicroSD da 16GB +

2. Tastiera e mouse USB
3. Uno schermo (HDMI o DP)
4. Micro-USB (5V⎓4A) o jack di alimentazione (alimentatore 5V⎓4A. Accetta una spina da 2,1×5,5×9,5 mm con polarità positiva)
5. Un laptop in grado di connettersi a Internet e masterizzare schede microSD.
6. Una linea Ethernet

Attenzioni:

• Non tutti gli alimentatori da 5V_2A possono raggiungere stabilmente la potenza nominale. E per quanto ho provato, il Jetson Nano è molto sensibile all'alimentazione e anche piccole fluttuazioni di potenza possono causarne il crash. È necessario acquistare un adattatore di alimentazione di alta qualità.
• Anche i dispositivi USB non dovrebbero essere collegati a caldo, o il sistema di questa scheda si bloccherà per un motivo sconosciuto.

Abilita il connettore Micro-USB J28 o il jack di alimentazione J25 come fonte di alimentazione per il kit per sviluppatori. Senza ponticello, il kit di sviluppo può essere alimentato dal connettore J28 MicroUSB. Con un ponticello, non viene prelevata energia da J28 e il kit di sviluppo può essere alimentato tramite il jack di alimentazione J25

• Nessun pulsante di Reset, quindi ogni volta che si è bloccato, gli sviluppatori devono riavviarlo con un punto di interruzione manuale.
• Nessun modulo WiFi integrato
• Nessun modulo Bluetooth

Un breve tutorial

I passaggi di avvio per Jetson Nano sono gli stessi di altre schede arm-linux e per ogni evenienza, ecco un breve tutorial. Leggi la Guida Ufficiale per maggiori informazioni.

1. Scarica qui l'imaging del sistema
2. Masterizzalo sulla tua scheda SD. Qui ci sono molti strumenti in grado di completare questo lavoro. E Win32diskimager è consigliato.
3. Collega la chiavetta USB o la scheda SD o microSD al computer. Dovrebbe essere rilevato e apparire come un'unità in Windows.
4. Apri Win32 Disk Imager, scegli il file.img o immagine che desideri scrivere come File immagine e scegli l'unità USB o SD come Dispositivo e premi Scrivi.
5. Il processo di scrittura potrebbe richiedere del tempo. Al termine, rimuovere la chiavetta USB o la scheda SD.
6. Inserisci la scheda microSD (scritta con l'immagine del sistema) nella parte inferiore del modulo Jetson Nano.
7. Accendi e quando il kit di sviluppo si avvia, la luce LED verde accanto al connettore Micro-USB si accenderà.

8. Al primo avvio, Jetson Nano Developer Suite ti guiderà attraverso alcune impostazioni iniziali, inclusa la selezione della lingua di sistema, il layout della tastiera e simili.

9. Infine, vedrai questa schermata. Congratulazioni!

Passaggio 4: 4. Demo

Segui la Guida Ufficiale per configurare l'ambiente e compilare il progetto. Ho eseguito 2 progetti come la classificazione delle immagini e il rilevamento dei volti come demo. Ora, l'ambiente per la visione e il deep learning è completamente configurato e lavorerò al mio progetto lol.

Attenzioni:

• Ecco alcune domande con il codice di avvio per la fotocamera e devi configurarlo da solo per abbinare la tua fotocamera. Per maggiori specificare:

  • riga 80 di jetson-utils/camera/gstCamera.c per la dimensione del fotogramma:

  • const uint32_t DefaultWidth = 1280;

    static const uint32_t DefaultHeight = 720;

• anche la riga 37 di jetson-inference/imagenet-camera/imagenet-camera.cpp e altre demo per l'indice della fotocamera. E in alcuni codici, l'indice predefinito non è definito dalle macro (ad es. gstCamera.h), potrebbe essere necessario modificarli manualmente quando si verificano problemi nell'apertura della fotocamera.

  #define DEFAULT_CAMERA -1

• In alcuni codici, l'indice predefinito della fotocamera non è definito dalle macro e potrebbe essere necessario modificarli manualmente. puoi usare il comando

  V4L2-ctl

  nel terminale per ottenere l'indice e le dimensioni della cornice per la fotocamera.

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