一、總體目標解紹
1. 工作平(ping)臺(tai)主要采用Jetson Nano激發(fa)套件(jian)
2. 帶(dai)來了如(ru)今AI的力量(liang)強大效果。詳細(xi)完整的應用(yong)可編序性(xing)。Jetson Nano運(yun)用(yong)四核64位(wei)ARM CPU和128核智能(neng)家居控制(zhi)NVIDIA GPU,可帶(dai)來了472 GFLOPS的核算能(neng)力。它還(huan)也包括4GB LPDDR4存儲空間器,運(yun)用(yong)高效能(neng),低能(neng)耗裝(zhuang)封,存在5W / 10W最大功率傳統模式和5V DC進入(ru)。
3. 齊全兼(jian)容這類構(gou)架和NVIDIA一流(liu)的(de)(de)(de)AI的(de)(de)(de)平臺,可比(bi)去年更(geng)輕松自(zi)由(you)地將由(you)于(yu)AI的(de)(de)(de)邏輯(ji)題運(yun)(yun)行(xing)電流(liu)安排到(dao)Jetson。Jetson Nano為多種多樣復雜化的(de)(de)(de)深度(du)1中樞(shu)神經體系(DNN)繪圖(tu)提拱(gong)立(li)即估算機視力(li)和邏輯(ji)題。這類功效(xiao)鼓勵多感測器器自(zi)主(zhu)經營廣州(zhou)POS機人(ren)(ren),體現(xian)了智慧非核(he)心進(jin)行(xing)分(fen)析的(de)(de)(de)物登陸網機械設(she)備和為先進(jin)的(de)(de)(de)AI體系。竟然適當轉移學習的(de)(de)(de)也可運(yun)(yun)用ML構(gou)架在Jetson Nano上本地人(ren)(ren)立(li)即練(lian)習體系。
4. Jetson Nano的(de)開發套(tao)件的(de)征占(zhan)占(zhan)地(di)僅為80x100mm,有幾個(ge)高(gao)速(su)度USB 3.0接(jie)(jie)口處,MIPI CSI-2拍攝頭(tou)連入器(qi),HDMI 2.0和(he)(he)DisplayPort 1.3,千兆(zhao)以太網(wang),M.2 Key-E引擎(qing),MicroSD卡插(cha)槽,和(he)(he)40引腳GPIO連接(jie)(jie)管(guan)(guan)。接(jie)(jie)口處和(he)(he)GPIO連接(jie)(jie)管(guan)(guan)拆封(feng)即用(yong),有多種(zhong)常用(yong)的(de)外部產品,感(gan)測器(qi)器(qi)和(he)(he)即用(yong)型的(de)項目。
5、Jetson Nano需要加載各個各色各樣的(de)高(gao)級工程師wifi數(shu)據網絡(luo)(luo),包擴留行的(de)ML架構圖的(de)完整性原本新版本,如(ru)TensorFlow,PyTorch,Caffe / Caffe2,Keras,MXNet等。借助改變數(shu)字圖像面部(bu)識別,的(de)對象的(de)檢測(ce)和準確定位,體位應該,語義合拼,短視頻提高(gao)和智(zhi)能(neng)化定量分(fen)析等更(geng)強功能(neng)鍵,一些(xie)wifi數(shu)據網絡(luo)(luo)可以使用于創設自然(ran)機系統和非(fei)常復雜AI機系統。
操作系統網(wang)絡(luo)資(zi)源及水平指標
治理 | |
黨中央凈化cpu | 64位四核(he)ARM A57 @ 1.43GHz |
GPU | 128核NVIDIA Maxwell @ 921MHz |
背誦 | 4GB 64位LPDDR4 @ 1600MHz | 25.6 GB / s |
視頻(pin)播(bo)放商品(pin)編號(hao)器* | 4Kp30 | (4x)1080p30 | (2x)1080p60 |
視頻圖片音頻解碼器器* | 4Kp60 | (2x)4Kp30 | (8x)1080p30 | (4x)1080p60 |
接口標準 | |
USB | 4x USB 3.0 A(服(fu)務器)| USB 2.0 Micro B(機 ) |
攝影機 | MIPI CSI-2 x2(15位Flex聯(lian)接器) |
體現 | HDMI | DisplayPort的 |
網絡 | 千兆以(yi)太網(RJ45) |
wifi | M.2中有PCIe x1的(de)Key-E |
文件存儲 | MicroSD卡(意見和(he)建議平(ping)均16GB UHS-1) |
其余I / O. | (3x)I2C | (2x)SPI | UART | I2S | 個GPIO |
主要(yao)的實驗報告的項(xiang)目
APP供(gong)(gong)給OpenCV、機(ji)器學習(xi)、深(shen)度學習(xi)和端側AI模型部署等教學資(zi)源,并提供(gong)(gong)從神(shen)經網絡模型訓練、模型轉換到模型部署的完整文(wen)檔教程。配(pei)套豐(feng)富(fu)的實(shi)訓案例以及開發(fa)手冊等。
1、操縱基礎條件例(li)程
管理(li)RGB燈
調整蜂鳴器
運作有效控制舵機
顯示舵機方位
保持擁有舵機
調整機(ji)制臂(bei)做許多(duo)工作(zuo)
方法(fa)機械裝備臂(bei)記(ji)意(yi)姿態(tai)
機制臂夾方塊
2、OpenCV基本例程
彩色圖像讀與展示;
圖面繪制圖;
彩色圖像ROI提取;
圖像文件如何改換;
畫面要素學控制;
圖像文件線條抽取
3、機械設備練習前提(ti)例程
(1)再(zai)戰(zhan)圖像匹配;
(2)聚類(lei)分(fen)析法圖像匹配;
(3)分級貝葉斯;
(4)投資決策樹;
(5)可以向量機;
4、的深度學(xue)校地基例(li)程(cheng)
面神經在(zai)線線形重返;
精(jing)神(shen)網格(ge)非波形重歸;
全聯系(xi)感覺神經網格判別書寫數字5;
卷積面(mian)神經系統刷臉識別(bie)圖片
中樞(shu)神(shen)經網路3d模(mo)型(xing)的保留與利(li)用(yong);
5、厚度讀書(shu)總合例程
(1)打手勢辨(bian)認研究
(2)紅顏色分(fen)辨科學試驗
(3)的顏色鑒別(bie)并提(ti)取(qu)積木實驗設計(ji)
(4)視覺識別位置定位工作
(5)廢物(wu)的分類試驗
(6)目(mu)標值追綜調(diao)查
(7)面(mian)部動態表情(qing)快速精確技術應用情(qing)況
(8)汽車車牌辨別app典例
(9)防護口罩查重(zhong)應用軟件范(fan)例(li)
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