一、總體性簡紹
1. 公司通過Jetson Nano的開(kai)發套件
2. 供給現化(hua)AI的巨大能(neng)力。完整版的平臺可(ke)代碼編程性。Jetson Nano用(yong)四核(he)64位ARM CPU和(he)128核(he)模塊化(hua)NVIDIA GPU,可(ke)供給472 GFLOPS的計算的穩定性。它(ta)還涉及4GB LPDDR4儲存方式(shi)器(qi),用(yong)提高(gao)效率,低功能(neng)消耗打包封裝,有(you)5W / 10W效率方式(shi)和(he)5V DC導入(ru)。
3. 仍然兼容此類體系結構和NVIDIA領先于的(de)AIAPP,就能(neng)(neng)夠比之前(qian)更(geng)解乏地將設(she)計(ji)設(she)計(ji)AI的(de)邏(luo)輯推(tui)論運作(zuo)額定(ding)負載實(shi)施到Jetson。Jetson Nano為各種各樣的(de)繁多的(de)程度精神網上(shang)(shang)(DNN)建模 應該提供實(shi)時(shi)視頻(pin)計(ji)算方法機(ji)服務器(qi)人(ren)視覺和邏(luo)輯推(tui)論。此類能(neng)(neng)力扶持多感應器(qi)器(qi)專業化服務器(qi)人(ren),都(dou)具有智力外緣分析(xi)一(yi)下的(de)物接入網產(chan)品和最先進的(de)AI設(she)計(ji)。恐怕(pa)更(geng)換(huan)讀(du)書也(ye)就能(neng)(neng)夠在(zai)使用ML體系結構在(zai)Jetson Nano上(shang)(shang)當(dang)地如何康復訓練網上(shang)(shang)。
4. Jetson Nano規劃設計套件的(de)(de)拆遷賠償所需店面面積僅為80x100mm,享有二個(ge)高速公(gong)路USB 3.0網口,MIPI CSI-2監控探頭頭相連器(qi),HDMI 2.0和(he)DisplayPort 1.3,千兆以太網,M.2 Key-E功能,MicroSD卡插槽,和(he)40引腳GPIO線(xian)(xian)管接(jie)頭。網口和(he)GPIO線(xian)(xian)管接(jie)頭拆包即(ji)用(yong),享有各(ge)樣盛行的(de)(de)外部設備,感測器(qi)器(qi)和(he)即(ji)用(yong)型(xing)大型(xing)項目。
5、Jetson Nano需要運(yun)轉(zhuan)多(duo)種應有(you)盡有(you)的(de)專(zhuan)業wifi無線網絡(luo),收錄常用(yong)的(de)ML架構設計的(de)完好原生態版本信(xin)息,如TensorFlow,PyTorch,Caffe / Caffe2,Keras,MXNet等。采用(yong)建(jian)立圖象分辨,女朋友探測和精確定位,睡姿顯(xian)著性檢(jian)驗(yan),語義(yi)裁切,視頻播(bo)放提(ti)升和重新(xin)化分折等強勁功效,這(zhe)種wifi無線網絡(luo)快速(su)可用(yong)于融合重新(xin)機器設備(bei)和比(bi)較(jiao)復雜AI裝置(zhi)。
cpu物資及技(ji)術設備參數值
處置 | |
中心地方外理器 | 64位四核ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
記憶 | 4GB 64位(wei)LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
視頻圖(tu)片編碼(ma)查詢器* | 4Kp30 | (4x)1080p30 | (2x)1080p60 |
短視(shi)頻(pin)轉碼器* | 4Kp60 | (2x)4Kp30 | (8x)1080p30 | (4x)1080p60 |
插口 | |
USB | 4x USB 3.0 A(服(fu)務器)| USB 2.0 Micro B(設(she)配) |
攝影機 | MIPI CSI-2 x2(15位(wei)Flex連接方式器(qi)) |
表明 | HDMI | DisplayPort的 |
2.連接網絡 | 千兆以太網(RJ45) |
wifi手機 | M.2有帶PCIe x1的Key-E |
文件存儲 | MicroSD卡(ka)(提議最高16GB UHS-1) |
其它的I / O. | (3x)I2C | (2x)SPI | UART | I2S | 個(ge)GPIO |
關鍵實驗新項目
系(xi)統(tong)出示OpenCV、機(ji)器學習(xi)、深度(du)學習(xi)和(he)端(duan)側AI模(mo)型(xing)部署等教學資源,并(bing)提供(gong)從神經網(wang)絡模(mo)型(xing)訓(xun)練、模(mo)型(xing)轉換(huan)到模(mo)型(xing)部署的(de)完整文檔教程。配套豐富的(de)實(shi)訓(xun)案例以及開發(fa)手(shou)冊等。
1、有效控制根基(ji)例(li)程
管(guan)控RGB燈
操縱蜂鳴器
運營把握舵機
顯示舵機區域
保持全部舵機
操控自動化設備臂做有(you)些工作(zuo)
方法機制臂記(ji)憶力操作(zuo)
自動化機械手夾方塊
2、OpenCV根基例(li)程(cheng)
圖相加載與現示;
圖象建模;
形(xing)象ROI提(ti)取;
數字圖像如何放大;
圖像(xiang)文件型態學(xue)控制(zhi);
圖片輪廓線條領取
3、機氣自學(xue)前(qian)提例程
(1)重返法求;
(2)聚類分析法計算(suan)方法;
(3)分為算法(fa)流程圖;
(4)決策制定樹;
(5)搭載向量機;
4、高(gao)度專業學習根本(ben)例程
周圍(wei)神(shen)經互聯網(wang)規(gui)則化回饋;
神(shen)經(jing)系統(tong)網(wang)咯非(fei)線形歸隊;
全(quan)聯系腦神經網絡原理數據(ju)辨認手(shou)寫板數值;
卷積(ji)神經末(mo)梢電腦網絡你的面(mian)部分辨
中樞神經手(shou)機網絡對模型(xing)的(de)留存與選用(yong);
5、寬度學綜上例程
(1)姿勢辨認工作
(2)顏(yan)色分辨科學(xue)試驗(yan)
(3)字體顏(yan)色識(shi)別并添(tian)加(jia)積(ji)木科(ke)學試(shi)驗
(4)視覺圖片位置實驗設計
(5)垃圾(ji)坑歸類科學(xue)試驗
(6)階段目(mu)標追查(cha)進(jin)行(xing)實驗
(7)臉部表情動作識別圖片用(yong)例(li)案
(8)車(che)牌號設別應用領域真實案例
(9)面(mian)罩(zhao)測試app案例(li)分享
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