推荐比较好的博客:https://ai4sig.org/2019/06/jetson-nano-darknet-yolov3/ 用的AlexeyAB的版本,并且给出了yolov3和tiny的效果对比. 出现nvcc not found 的错误,参考如下解决 http://www.neko.ne.jp/~freewing/raspberry_pi/nvidia_jetson_nano_nvcc_not_found/ ● Jetson Nano nvcc: not found build CUDA…

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 Micro SD 卡卡槽: 可接入TF卡(16G以上),烧写系统镜像 40PIN GPIO扩展接口(兼容…

The Jetson Nano Developer Kit is an AI computer for learning and for making. ​ 一个推理框架,用于部署模型到嵌入式设备. ​ Four Steps to Deep Learning System Setup Image Recognition Object Detection Segmentation ​ CUDA 一种并行计算技术 https://zh.wikipedia.org/wiki/CUDA https://…

摘要: JetsonTX1,TX2,AGXXavier和Nano开发板包含一个40引脚的GPIO头,类似于Raspberry PI中的40引脚头.这些GPO可以通过JetsonGPIOLibrary包中提供的Python库控制数字输入和输出. ... ... ... ... ... ... ... ... ...     Jetson Nano Developer Kit扩展了40PIN的GPIO接口,兼容树莓派的40PIN接口. NVIDIA官方提供了了JetsonGPIO库(Python)方…

连接Jetson Nano可以有多种方法,这里我们一一介绍一下.开始本章节前,请先参考上一章,烧写好镜像 直接连接 所谓直接连接,就是将Jetson Nano当做主机,连接HDMI屏幕,连接键盘和鼠标,然后直接操作.这个的话没有什么好说的.需要注意Jetson Nano的HDMI接口和DP接口只能接HDMI屏幕和DP屏幕,不能用转接线接其他接口的屏幕.至于为什么不可以,笔者也不清楚,反正收到多起反馈就是不行. 通过串口调试接口登录 Jetson Nano 底板上引出了串口调试接口,你可以通过TT…

下载镜像 NVIDIA官方为Jetson Nano Developer Kit (后面统称为Jetson Nano了)提供了SD卡版本的系统镜像,并且根据JetPack版本不断得在更新.所以你可以直接到NVIDIA 下载中心,下载最新的镜像. 不过说实话,NVIDIA的下载环境对国内用户实在是不友好,所以我们准备了一个百度网盘版本(提取码:7rsi) 这个版本没有办法随时更新,所以最新版本还是以NVIDIA官网最为准. 镜像烧写 一般情况下,如果你手上的卡是新的,可以直接烧写,但是也不妨有些用户…

Snowboy 是 KITT.AI 开发的一个高度可定制的热词检测引擎,当笔者的 jetson nano 加上话筒后,就立马尝试安装,但在安装过程中却发生了错误,所以把处理方式记录了下来以作备忘. 首先,按 Snowboy 官方文档 编译安装 swig-3.0.10 和克隆 snowboy 代码过程都很顺利 sudo apt-get install sox libpcre3 libpcre3-dev libatlas-base-dev pip install pyaudio # 下载 swig-…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(六) 1. Tiny Darknet 听过很多人谈论SqueezeNet. SqueezeNet很酷,但它只是优化参数计数.当大多数高质量的图像是10MB或更大时,为什么要关心的型号是5MB还是50MB?如果想要一个小模型,实际上很快,为什么不看看darknet参考网络?它只有28MB,但更重要的是,它只有8亿个浮点运算.最初的Alexnet是23亿.darknet是速度的2.9倍,而且它很小,准确度提高了4%. 那么Squeez…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(五) RNNs in Darknet 递归神经网络是表示随时间变化的数据的强大模型.为了更好地介绍RNNs,我强烈推荐Andrej Karpathy去年的博客文章,这是实现RNNs的一个很好的资源! 所有这些模型都使用相同的网络架构,一个包含3个递归模块的普通RNN. 每个模块由3个完全连接的层组成.输入层将信息从输入传播到当前状态.递归层通过时间将信息从上一个状态传播到当前状态.由于我们希望输入层和递归层都影响当前状态,所以我们…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(四) Nightmare 从前,在一所大学的大楼里,西蒙尼亚.维达第和齐瑟曼有一个很好的主意,几乎和你现在坐的大楼完全不同.他们想,嘿,我们一直在向前运行这些神经网络,它们工作得很好,为什么不也向后运行呢?这样我们就能知道电脑在想什么... 由此产生的图像是如此恐怖,如此怪异,以至于他们的尖叫声可以听到一路坦普顿. 许多研究人员已经扩大了他们的工作范围,包括谷歌一篇广为人知的博客文章.              这是我抄袭那些抄袭…