，发现其实还是基于预训练网络的迁移学习方式精度更高，收敛更快，因此我们最终选择的网络为基于AIShell2预训练网络做迁移学习训练的QuartzNet作为最终模型，其训练的主要参数为： Batch...因为Jetson Nano边缘计算设备的算力问题，我们开始计划训练的模型为YOLO v5-s, YOLOX-Nano,YOLOX-Tiny, YOLOX-s, YOLOX-m。...的模型小，但其精度在Hackathon2021数据集上较其他两个稍大的模型要高，并且我们测试上述每个模型都可以完成在Jetson Nano的推断，综合考虑算力和精度的权衡问题，选择部署YOLOX-Nano...4.Jetson Nano模型部署和推理 最后将团队训练的ASR,TTS,Object Detection模型部署到NVIDIA提供的Jetson Nano集群上，该部分细心的NVIDIA导师提供了完善的部署代码...希望NVIDIA一如既往的开源更多工具，希望自己的团队能通过算法为其他人解决更多的问题。
参赛学生需要根据组委会提供的环境，在自己的服务器上训练目标检测模型和自动语音识别模型，然后将最终训练好的模型部署到组委会提供的Jetson Nano集群上，进行性能测试对决。 参赛推理平台 ?...、OpenCV4.1.1 教学环境：Jupyter Lab2.1.2 同时为参赛队伍提供真实的NANO编程环境 成功组团后，所有参赛队员都将参加两次由NVIDIA组织的线上AI训练营。...在两次的训练营里，NVIDIA的专家团队将详细介绍： -如何在服务器端利用迁移学习工具来训练模型 -自动语音识别快速入门科普 -如何在服务器端利用NeMo语音语义工具库训练模型 -如何在Jetson NANO...上利用TensorRT部署TLT训练的目标检测模型 -如何在Jetson NANO上部署Nemo训练的自动语音模型 像往届一样，NVIDIA开发者论坛会建立专门活动板块，在线回答所有赛事技术问题外，同时建立专属微信群...针对往届有参赛团队反映TLT环境部署难度偏大的情况，以及数据如何打标签等基础问题，组委会也会制作详细的视频教程指导大家安装训练环境。
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...训练模型 将训练更快的R-CNN神经网络。更快的R-CNN是一个两阶段的对象检测器：首先，它识别感兴趣的区域，然后将这些区域传递给卷积神经网络。输出的特征图将传递到支持向量机（VSM）进行分类。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...使用Faster R-CNN的模型配置文件在训练时包括两种类型的数据增强：随机裁剪以及随机水平和垂直翻转。 模型配置文件的默认批处理大小为12，学习率为0.0004。根据训练结果进行调整。
如果你对技术方面感兴趣，让我告诉你他是如何使用TensorRT优化深度学习模型的经验吧。...图像字幕模型部署流程 小哥使用了流行的Microsoft COCO 2014（COCO）基准数据集来训练ExpansionNet v2图像字幕模型。...他使用Karpathy分割策略将数据集分为训练集（113,287张图像）、验证集（5,000张图像）和测试集（5,000张图像），以进行离线评估。...该模型在Nvidia DGX-2服务器上的4个V100上进行了训练。 最终，将图像字幕模型ExpansionNet v2部署到了Nvidia Jetson Xavier NX板上。...这个项目代码请访问： https://github.com/IS2AI/kaz-image-captioning 更多 用Python和NVIDIA Jetson NANO做一个自动驾驶滑板坡道 串口通信
急性淋巴细胞白血病 Jetson Nano 分类器是一种卷积神经网络 (CNN)，它使用英特尔® oneAPI AI 分析工具包和英特尔® Tensorflow* 优化来加速训练过程，并使用 TensorRT...在您的开发机器上训练用于急性淋巴细胞白血病的定制 CNN。...为您的 NVIDIA Jetson Nano 下载或创建自定义 docker 容器。 使用 Tensorflow 在 NVIDIA Jetson Nano 上运行 CNN。...使用 TFRT 在 NVIDIA Jetson Nano 上运行 CNN。 使用 TensorRT 在 NVIDIA Jetson Nano 上运行 CNN。...NVIDIA Jetson Nano NVIDIA® Jetson Nano™ 是一款功能强大的小型计算机，能够并行运行多个神经网络，用于图像分类、对象检测、分割和语音处理等应用。
本次活动以口罩检测为主题，学生利用TransferLearning Toolkit训练ssd_mobilenet_v2等目标检测模型，并把训练好的模型利用TensorRT部署在Jetson NANO平台上来对视频进行人脸口罩检测...TLT目前只能通过DOCKER的方式安装 9 TLT可以再Geforce系列显卡上安装吗？ 目前可以部署在GeForce系列显卡的机器上 10 TLT支持的目标检测的数据集的标注格式是什么？...目前支持的KITTI的数据标注格式，我们的Hackathon项目文件夹里有提供格式转换的工具 11 TLT数据集图片格式？...TLT导出的FP16模型可以直接部署在NANO上，但是INT8模型不能部署在NANO上。您可以是用Xavier来部署 15 在利用TLT训练的时候loss一直不下降怎么办？...可以增大训练数据集，也可以调节训练设置当中的学习率 16 如何设置TLT模型剪枝的-pth参数？
Xavier基于成功的Tegra系统，它是NVIDIA®Jetson™系列中功能最强大的系统。...我们的基准应用程序结合了图像处理和机器学习技术来解决零件拾取问题。图像处理部件使用OpenCV识别部件的外部边缘。推理利用了经过重新训练的更快的R-CNN初始模型。...甚至可能已经证明这是更快的解决方案，但是，在此应用程序中使用推理的优势非常明显： 这些模型用标准化过程生成的数据替换了大量专用代码，训练消耗了从螺母的导入几何数据自动生成的图像。...比较方式 此列表将尽快更新： 我们对Jetson™Nano的评估已经完成 我们的模型已转换为TensorRT，这将是进一步博客的主题 结论 此基准测试应用程序并不假装代表完美的零件拣选解决方案。...我们希望将我们的模型转换为TensorRT后，Jetson™的性能会进一步提高。
此外，该模型还可以部署在嵌入式移动设备上，如Jetson Nano或移动智能手机。轻量级网络极大地促进了模型在边缘计算设备上的部署过程。...在单一的农业场景中，对象的多样性远远低于一些公共数据集，如COCO数据集。在场景简单且对象类型较少的情况下，降低网络结构的复杂性如何影响对象检测的准确性和速度？...由于NVIDIA为深度神经网络的高效实现提供了丰富的接口，Jetson Nano已成为边缘计算的理想嵌入式平台。...NVIDIA管理的典型电源为4A@5V，满足培训模型的供电要求。Jetson Nano上提供CSI和USB摄像头，以支持计算机视觉任务。...模型 RTSD网络转换为TensorRT模型，并加载到Jetson Nano上。TensorRT格式模型的速度为25.20fps，是PyTorch模型的两倍，比YOLOv4-tiny模型快15%。
本视频教程来自NVIDIA Blog，我们翻译成中文。 在本集中，NVIDIA Jetson团队的开发人员Dustin Franklin向您展示了如何在Jetson Nano上执行实时对象检测。...在这个实践教程中，您将学习如何: -通过安装必要的库和下载DNN模型(如SSD-Mobilenet和SSD-Inception)来设置您的NVIDIA Jetson Nano和编码环境 -使用NVIDIA...TensorRT运行几个对象检测示例 -用Python编写您自己的实时对象检测程序，从一个实时视频开始。...-然后，您可以使用这个10行Python程序在不同的设置中使用其他预训练的DNN模型进行对象检测。...这个和其他Hello AI World教程的代码可以在GitHub上找到(https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/)。 视频如下： 视频内容
本视频教程来自NVIDIA Blog，我们翻译成中文。 在本集中，NVIDIA Jetson团队的开发人员Dustin Franklin向您展示了如何在Jetson Nano上执行实时对象检测。...在这个实践教程中，您将学习如何: -通过安装必要的库和下载DNN模型(如SSD-Mobilenet和SSD-Inception)来设置您的NVIDIA Jetson Nano和编码环境 -使用NVIDIA...TensorRT运行几个对象检测示例 -用Python编写您自己的实时对象检测程序，从一个实时视频开始。...-然后，您可以使用这个10行Python程序在不同的设置中使用其他预训练的DNN模型（点击阅读原文访问github地址）进行对象检测。...这个和其他Hello AI World教程的代码可以在GitHub上找到(https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/)。
NVIDIA Jetson 由统一的软件架构支持，使软件开发人员的工作更加轻松。统一平台为开发人员在其他 Jetson 模块上增强他们的创作时节省了重复编码的麻烦。...Jetson 上的 Triton 推理服务器支持来自多个框架的训练 AI 模型，包括 NVIDIA TensorRT、TensorFlow 和 ONNX Runtime。...与以前的刷机方法相比，提供更快的刷机。...支持使用 Jetson-IO 工具在 Jetson 开发人员套件（Jetson Nano、Jetson Nano 2GB 和 Jetson Xavier NX）上配置 Raspberry-PI IMX219...可用作在 Jetson 上容器化 CUDA 应用程序的基础镜像 TensorRT 运行时容器—— 使用 CUDA 运行时容器作为基础镜像，并包含 cuDNN 和 TensorRT 运行时组件。
英伟达Jetson Nano -它是什么? Nvidia Jetson Nano开发工具包是一款功能强大的嵌入式应用AI计算设备。...其中之一是DIGITS (Deep Learning GPU Training System™)，它支持多种任务: -管理数据集; -设计和训练高精度的深度神经网络用于图像分类、分割、目标检测等任务;...我们可以在Jetson Nano上运行什么样的算法?...我们决定实现一个小的概念验证(PoC)来测试和演示Jetson Nano的功能。我们的想法是进行实时视频流分析，在展会期间，会议期间，甚至是在商场里的商店展览期间统计人数。但是如何在现实生活中使用呢?...为了提高计算机视觉、更快的计算速度和对深度网络的干扰，我们决定使用几个著名的库，如CUDA、OpenCV、dlib和numpy。
别看TensorRT包含了Tensor关键词，实际上它适用于TensorFlow、caffe、PyTorch等所有主流深度学习框架。 在硬件上的需求就是Nvidia的显卡，准确说是支持CUDA的显卡。...在前面一篇文章《谷歌GPU云计算平台，免费又好用》中提到过Google Colab的硬件为NVIDIA Tesla T4，支持TensorRT。...下面就说说如何在Google Colab上安装TensorRT。...前段时间购入了Jetson Nano，虽然有GPU加持，但毕竟属于边缘计算设备，性能有限。如果能够使用TensorRT加速，自然可以扩大深度学习的应用范围。...然而在Jetson Nano上折腾，挺麻烦，还是先在成熟的平台上把TensorRT研究熟，然后再应用到Jetson Nano上面。 希望文章对你也有帮助。
NVIDIA的深度学习学院（DLI）为边缘计算开发人员，教育者，学生和终身学习者提供了实用的，动手的AI培训和认证。...第3集 本集介绍了PyTorch项目，以在Jetson Nano上训练深层神经网络，并使用您通过相机收集的数据对图像分类进行实验。...第4集 本集介绍如何训练图像回归深度神经网络模型来推断您用相机收集的图像中特定对象的XY坐标。 更多教程视频我会另外发出来。 这个不是一定要看，如果你已经是Jetson开发的老司机，这些可以跳过。...开发项目展示】利用Jetson NANO和TensorRT做一个道路智能坑洞检测器 【Jetson开发项目展示】用Jetson NANO做一个智能快递柜原型 【Jetson开发项目展示】敢跟NVIDIA...6 写个blog 你需要找个地方描述你的开源项目。我是放在微信公众号上，你也可以放到知乎或者博客等等的，有链接就行。 亲测中文是没有问题。
3月初，NVIDIA线上联系我们，询问利用Jetson NANO搭建云平台的可能，希望通过线上的方式让老师学生能够远程使用Jetson NANO进行体验和学习。 一开始，对于这个想法，我是不理解的。...作为NVIDIA一款入门级的嵌入式超级计算机，Jetson NANO从去年6月份上市，就成为高校师生入门深度学习的利器，不到800元的亲民价格，我认为应该很多师生都已经拥有了。...预训练模型加速了开发人员的深度学习训练过程，并且减少了大规模数据收集、标记和从零开始训练模型相关的成本。...对于深度学习应用开发人员和数据科学家来说TLT是理想的工具，这些开发人员和数据科学家正在为各种行业垂直领域（如智能视频分析（IVA）和医学成像）寻求更快、更高效的深度学习训练工作流程，这也是NVIDIA...此次活动的目标就是透过在线实作教学，让参加者快速开始学习NVIDIA前沿迁移学习（TLT）以及TensorRT知识，探索嵌入式系统深度学习实践课程体系，并通过Jetson NANO云平台对迁移学习训练模型进行部署和测试
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上，并利用TensorRT加速到5倍。...您将了解到： 1.TensorFlow性能如何与使用流行模型（如Inception和MobileNet）的TensorRT进行比较 2在Jetson上运行TensorFlow和TensorRT的系统设置...如何在Jetson TX2上执行TensorRT图像分类模型 由于这是一个大约1个小时的视频，篇幅有限，所以我们将利用三天的时间重现整个笔记内容。 注意今天是第一部分。 ? ?...今天，我主要讨论如何在jetson嵌入式深度学习平台上部署tensorflow模型。...典型的Jetson平台的工作流程是在GPU服务器或者工作站上进行训练， 然后将训练的数据模型在Jetson上做边缘推理。
领先一步：使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件常见问题 问：Orin NANO开发套件引脚功能 答： 问：我可以将Jetson Orin Nano开发套件的载板与Jetson...我该如何找到并安装与Jetson兼容的新版本cudnn呢？或者如果我想恢复到之前的CUDA 11.4和cudnn 8.6，我该怎么做呢？ 答：只有CUDA在其网页上提供了Jetson的软件包。...#flashing-to-multiple-jetson-devices 问：我目前正在学习和使用迁移学习，通过Jetson Orin Nano上的jetson-inference流程，使用SSD-MobileNet...当训练完成后，将其转换为ONNX格式，然后通过TensorRT运行。我能否将训练好的模型信息发送过去，并在Jetson Nano上使用它？或者由于架构的不同，它们需要进行不同的配置？...但是由于TensorRT引擎是根据硬件环境进行优化的，它并不具备可移植性。 问：我正在尝试修改kernel/nvidia/drivers/video/tegra/dc/dp.c文件，但无法生效。
我将介绍使用GPU运行容器所需的NVIDIA docker设置，以及将Jetson连接到Kubernetes集群。...在成功将节点连接到集群后，我还将展示如何在Jetson Nano上使用GPU运行简单的TensorFlow 2训练会话。 K3s还是K8s？...一个K3s集群——只需要一个正确配置的主节点即可 NVIDIA Jetson Nano开发板，并安装好开发者套件 如果你想了解如何在开发板上安装开发者套件，你可以查看以下文档： https://developer.nvidia.com...你将能够在Kubernetes上运行任何为Jetson Nano设计的GPU容器，这可以简化你的开发和测试。...k3s 的发布，为开发者们提供了以“Rancher 2.X + k3s”为核心的从数据中心到云到边到端的 K8S 即服务（Kubernetes-as-a-Service），推动 Kubernetes Everywhere
领先一步：使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件常见问题 （续） 问：我能用Windows机器给Jetson Orin NANO刷机么？ 答：请注意，此文本无法提供适当的结果。...我听说有一些高级用户使用WSL2，但您需要知道如何正确设置USB并安装回环功能。我强烈建议您选择双系统引导方式。 问：如何在Jetson Orin NANO上使用CAN Bus?...我已经在上面部署了我的项目，并打算在户外使用一个移动电源为其供电。我尝试使用USB-DC插孔电缆，但Jetson主板无法开机。 答：DC插孔是供电开发套件的唯一方式。电压范围为9V至20V。...问：从NVIDIA L4T PyTorch | NVIDIA NGC的网站上我没有找到支持Jetson Orin Nano的Jetpack 5.1.1的L4T PyTorch容器。...我无法在任何地方找到 orin nano 上安培架构 GPU 的驱动程序版本。我在网上看过，甚至打电话给技术支持，但没有找到明确的答案。
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