项目地址:https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetnet
吉浦迅从NVIDIA发布第一款嵌入式开发套件Jetsn TK1开始就建立了用户技术QQ群。凭借多年用户技术支持经验,我们深刻明白一个伟大产品要能够渗透到用户的应用方案里,首先必须先建立一个可以孕育种种伟大构想的地方,让每个有才华的个体能够在这里吸收经验、相互交流,最终推出自己最好的成果。
接着需要修改一下Makefile,在官方的github当中有提到Jetson TX1/TX2的修改方法,Jetson Nano也是比照办理,前面的参数设定完了,往下搜寻到ARCH的部分,需要将其修改成compute_53:
Lady要把珍藏已久的那些有趣儿的Jetson NANO 外壳3D打印文件分享出来!
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
https://medium.com/@stephen.gardner.ag/integration-of-nvidia-jetson-systems-in-industrial-networks-abb8a17f1745
在jetson-inference项目中集成了一个全双工的WebRTC 服务器,同时具备输入与输出的功能,主要具备以下特性:
我们会定期汇总NVIDIA官方技术论坛关于Jetson产品的经典Q&A,希望大家可以从这些帖子里获得开发经验
这位细心的爸爸发现,虽然宝宝还不太会说话,但特别喜欢指着一些图案试图跟爸爸妈妈说这是什么,比如电视录像里的动物、海报上的食物,画册上的卡通图案。
今天给我们的小主角安装tensorflow,一直为没舍得让它跑高算力东西,今天安装一下。
这个文档里很清楚地描述了目前已知的几个问题(也就是坑),我这里专门挑出跟Jetson NANO相关的,希望用户们在使用过程中注意。当然随着版本的更新,这些问题(坑)应该都会得到解决。
这个Isaac是在ROS2的基础上,加入了Nvidia大量的计算技术,是一种集大成的环境。作为一个拥有4个Jetson设备的靓仔(有一个是朋友的),有必要玩玩这个。
随着AI浪潮席卷全球,深刻改变各行各业,AI与硬件,尤其是消费电子,例如手机还有PC的结合愈发让人着迷。2023年9月,英特尔CEO帕特·基辛格在硅谷首次提出了AI PC的概念。
文章:FLiCR: A Fast and Lightweight LiDAR Point Cloud Compression Based on Lossy RI
过去,人工智能(AI)由于训练AI模型需要大量的处理能力而被委托给强大的计算机。因此,AI应用在规模上受到限制。在创建较小的AI项目时,存在一些解决方法,但大多数情况下,精度和速度与计算能力和价格相互矛盾。
吉浦迅用户专用 感谢你带给我们各种惊喜 【序言】 2017年,NVIDIA正式全球开始发售新一代嵌入式高性能计算平台Jetson TX2,相比起上一代 Jetson TX1,能源效率达两倍多,运行效能快两倍,因而能在移动终端上运行更复杂的神经网络,提升影像分类、导航以及语音辨识的精准度与反应速度。凭借提升运算能力,TX2 在嵌入式装置上独立完成 AI 演算,即使装置离线时也能照常运作。TX2 CPU 采用两核 Denvor 2 与四核 Cortex-A57,形成六核异构计算,并且搭载 8GB LPDDR4
老铁们,今天我们将继续配置YOLO-v3目标检测与识别深度学习框架,基于COCO数据集进行训练,并测试模型的效果,最后,我们将通过YOLO-v3进行摄像头实时目标物体检测与识别应用。
今天继续带着大家揭秘Seeed公司这台可以插入4个Jetson NANO/NX模组的系统。
Fast.ai是在PyTorch上非常好用的深度学习库,来自MOOC平台Fast.ai,只要一个API,就包含了所有常见的深度学习应用。
其中 导师 占的权重最高 , 只要导师认可你进行答辩 , 90% 的概率是可以通过的 ;
【项目团队】Chathuranga Liyanage, Sandali Jayaweera
之前有很多小伙伴问我想要找一台专门用作日常开发的电脑,问我有没有推荐的配置。正好最近就发现了一台比较适合日常开发使用的电脑主机—英特尔Core i5开发机,今天来给大家测评一下这台开发机的使用体验。
不知道怎么了,老高身边想新装机的同学慢慢多了起来,所以就有不少人问我怎么装机?!这不是搞么,老高可是程序猿啊。。。
这是来自Arduino团队的Sandeep Mistry和Dominic Pajak的一篇客座文章。
机器学习是人工智能领域的一个热门话题,是智能农业机械的关键技术。深度学习是机器学习发展的前沿,它在自然语言处理和计算机视觉等许多方面都取得了优异的成绩。深度卷积神经网络(DCNNs)在计算机视觉领域取得了重大进展,极大地提高了图像分类、分割和检测的性能。在目标检测方面,深度学习算法的准确率可以高于视觉识别,具有无与伦比的效率。在最新的研究结果中,深度学习算法在根茎特征的识别和定位方面取得了97%的准确率。
本次笔记整理自NVIDIA 8月20日在线研讨会,原讲座标题:DEEPSTREAM SDK – ACCELERATING REAL-TIME AI BASED VIDEO AND IMAGE ANALYTICS
英伟达在今年得GTC会议上面展示了60多个SDK,其中有一个将GPU运算带入Numpy生态里面得开源项目,我觉得很有趣。
大晚上突然有用户求救,说我们提供的Jetson Xavier NX开发套件里的64G TF卡的系统突然进不了图形界面了。
3,二代Jetson NANO开发套件里的载板可以支持带16G eMMC的NANO模组么?
https://towardsdatascience.com/yolov5-object-detection-on-nvidia-jetson-nano-148cfa21a024
大家在小的时候可能在电影中看到过,一个大黑阔从手里掏出了一个U盘,然后噼里啪啦的操作一番,某大BOSS电脑就被打开了。在电脑被破解的那一刻,大家是否也想过,总有一天我能不能也能这样呢?
本文教你如何使用 Tensor Flow,Keras,Tensor RT,以及OpenCV来为计算机视觉和深度学习安置你的英伟达Jetson Nano。
最近遇到好些用户在使用NVIDIA Xavier 的时候遇到性能没达到预期的情况:
在NVIDIA 嵌入式边缘计算系列Jetson产品上做开发的用户对Jetpack都很熟悉,现在NVIDIA发布了最新的版本。
今天,英伟达2019GPU 技术大会(GTC19)在美国加利福尼亚州圣何塞举行。在这一严重拖堂、长达2小时40分钟的Keynote演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋火力全开,宣布了该公司在软件、机器学习平台,以及自动驾驶上的一系列新动作。
作为一名AI从业者,你选购电脑是否有过这样的苦恼:轻薄本便携 续航久,但GPU和散热弱;游戏本GPU比较强,但比较重、续航短;台式机高配置、硬盘空间大,但不能带出门;商业的GPU服务器租赁要不就是使用有要求,要不就是贵的离谱,还要担心商家提桶跑路 or 涨价 or 欠费停机数据被删。作为一个成熟但财力有限的开发者,想全都要,比较好的一种方式是买轻薄本+台式机。但拥有多台设备后,依然存在一些痛点问题,比如资料分散在两台电脑、出门在外依然难以查看实验结果。本文博主以自身经验为例,给出轻薄本+ubuntu台式机+frp ssh的配置指南,供大家选择性参考。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
一般来说,如果您手上的NVIDIA Jetson产品遭遇启动不了的情况时,如果你寻求NVIDIA开发者社区的帮助,希望在他们的论坛上找到启动不了的解决办法时,NVIDIA的工程师一般会这样告诉你:请您提供一下串口的log信息。
今天这个项目来自 Dimiter Kendri,是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
你看,相较于Jetson AGX Xavier 32G memory, NX只有8G memory.
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
时不时会有人跑来问:NVIDIA AGX Xavier或者Jetson TX2显存到底多少啊?
主要表现是,患者通常会出现行动迟缓、肢体抖动僵硬等症状,严重影响日常行动能力及生活质量。
因为树莓派本身就相当于一台电脑,所以我们可以在树莓派上编译内核或者应用程序,但是树莓派相较于台式机或者笔记本电脑,资源和速度还是有区别的,所以就需要建立交叉编译环境在台式机或者笔记本上安装交叉编译工具链,如果在树莓派本机上编译一个内核得几个小时才能编译完。所以安装交叉编译环境相当重要,是我们后面学习开发的一切保证。假设你已经安装好虚拟机和Ubuntu系统,当然也可以用其他版本的Linux系统。树莓派官方推荐交叉编译用乌班图,所以我们安装了乌班图的16.04长期支持版本,发布于16年四月。 虚拟机Virtul
前些日子,NVIDIA JetPack 4.6发布了(NVIDIA JetPack 4.6来了)
前些日子,NVIDIA JetPack 4.6发布了(NVIDIA JetPack 4.6来了)
2019肺炎还没有结束,今天第一天远程复工,前几天介绍了一个全局连回公司网络的方案。但有人私信我,公司没有为了临时办公搭建V**的准备,大多公司的临时解决方案是用TeamViewer类软件来实现远程连接方案。这类方案基本都不是直连状态,都是需要去第三方公司绕一圈再连上,第一会卡顿特别是同一公司多人在使用的情况下,更关键的这绕了一圈安全性也不好说。那有没有其他的解决方案呢?
对于电脑来说,预算是最重要的!没有预算,一切都是空谈。没预算默认外星人Area51M(价格在2万左右),现在电脑往往充当一种娱乐需求,相对来说比较次要,因此大多数人配电脑预算都不算太高,好在现在DIY市场比较平价,3000块就能装到不错的电脑了。
⭐️ 作者:前端修罗场 ⭐️ 本文名称:我的NVIDIA开发者之旅——作为一名初学者,我是如何开启 NVIDIA Jetson Nano 开发的 ⭐️ 首发:CSDN NVIDIA 企业开发者社区
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