关于Jetson Nano Developer Kit
Jetson nano搭载四核Cortex-A57 MPCore 处理器，采用128 核 Maxwell™  GPU。支持JetPack SDK. 支持主流的AI框架和算法，例如TensorFlow， PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras, MXNet等。
支持人脸识别，物体识别追踪，对象检测和定位等应用。

板载资源

  1. Micro SD 卡卡槽: 可接入TF卡（16G以上），烧写系统镜像
  2. 40PIN GPIO扩展接口（兼容树莓派40PIN接口）
  3. Micro USB接口：用于5V电源输入或者USB数据传输
  4. 千兆以太网口: 10/100/1000Base-T 自适应以太网端口
  5. USB3.0接口：4个USB3.0接口
  6. HDMI高清接口：用于外接HDMI屏幕
  7. DisplayPort接口：用于外接DP屏幕
  8. DC电源接口：用于外接5V电源（外径5.5， 内径2.1）
  9. MIPS CSI 摄像头接口：兼容树莓派摄像头接口
性能
下面这一份表格是NVIDIA官方给出的性能对比表格，以供参考
DNR表示无法运行。
Model
Application
Framework
NVIDIA Jetson Nano
Raspberry Pi 3
Raspberry Pi 3 + Intel Neural Compute Stick 2
Google Edge TPU Dev Board
ResNet-50
(224×224)
Classification
TensorFlow
36 FPS
1.4 FPS
16 FPS
DNR
MobileNet-v2
(300×300)
Classification
TensorFlow
64 FPS
2.5 FPS
30 FPS
130 FPS
SSD ResNet-18 (960×544)
Object Detection
TensorFlow
5 FPS
DNR
DNR
DNR
SSD ResNet-18 (480×272)
Object Detection
TensorFlow
16 FPS
DNR
DNR
DNR
SSD ResNet-18 (300×300)
Object Detection
TensorFlow
18 FPS
DNR
DNR
DNR
SSD Mobilenet-V2 (960×544)
Object
Detection
TensorFlow
8 FPS
DNR
1.8 FPS
DNR
SSD Mobilenet-V2 (480×272)
Object Detection
TensorFlow
27 FPS
DNR
7 FPS
DNR
SSD Mobilenet-V2
(300×300)
Object Detection
TensorFlow
39 FPS
1 FPS
11 FPS
48 FPS
Inception V4
(299×299)
Classification
PyTorch
11 FPS
DNR
DNR
9 FPS
Tiny YOLO V3
(416×416)
Object Detection
Darknet
25 FPS
0.5 FPS
DNR
DNR
OpenPose
(256×256)
Pose Estimation
Caffe
14 FPS
DNR
5 FPS
DNR
VGG-19 (224×224)
Classification
MXNet
10 FPS
0.5 FPS
5 FPS
DNR
Super Resolution (481×321)
Image Processing
PyTorch
15 FPS
DNR
0.6 FPS
DNR
Unet
(1x512x512)
Segmentation
Caffe
18 FPS
DNR
5 FPS
DNR
 
 
 

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