Desembalagem do Jetson Nano e uma inicialização rápida para a demonstração do Two Vision: 4 etapas

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:37

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Como você sabe, o Jetson Nano agora é um produto estrela. E pode implantar extensivamente a tecnologia de rede neural em sistemas embarcados. Aqui está um artigo de desembalagem com detalhes do produto, o processo de inicialização e duas demonstrações visuais …

Contagem de palavras: 800 palavras e 2 vídeos

Tempo de leitura: 20 minutos

Público:

• Desenvolvedores que estão interessados em IA, mas não têm uma formação sólida
• Desenvolvedores que ainda não decidiram se compram ou não
• Desenvolvedores que compraram, mas ainda não conseguiram

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Etapa 1: 1. O que é Jetson Nano?

Por precaução, deixe-me começar com uma breve introdução.

O NVIDIA® Jetson Nano ™ Developer Kit oferece o desempenho de computação para executar cargas de trabalho de IA modernas com tamanho, potência e custo sem precedentes. Desenvolvedores, alunos e criadores agora podem executar estruturas e modelos de IA para aplicativos como classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação e processamento de fala. E você pode encontrar mais informações na página oficial.

O que é que isso pode fazer? Você pode simplesmente conceituá-lo como um Raspberry Pi com mais recursos de computação que podem suportar uma grande rede neural para um número significativo de aplicativos. Para mim, já preparei construir uma rede de classificação para identificar meus 6 gatos estúpidos da casa e alimentá-los automaticamente rs.

Etapa 2: 2. Unboxing

Etapa 3: 3. Inicialização

Preparativos

Você precisa se preparar:

1. Cartão MicroSD de 16GB +

2. Teclado e mouse USB
3. Uma tela (HDMI ou DP)
4. Micro-USB (5V⎓4A) ou conector de alimentação (fonte de alimentação 5V⎓4A. Aceita um plugue de 2,1 × 5,5 × 9,5 mm com polaridade positiva)
5. Um laptop que pode se conectar à Internet e gravar cartões microSD.
6. Uma linha Ethernet

Atenções:

• Nem todas as fontes de alimentação classificadas como 5V_2A podem atingir a potência nominal de forma estável. E, pelo que testei, o Jetson Nano é muito sensível à fonte de alimentação e mesmo pequenas flutuações de energia podem fazer com que ele trave. Você deve comprar um adaptador de energia de alta qualidade.
• Mesmo os dispositivos USB não devem ser conectados a quente, ou o sistema desta placa travará por um motivo desconhecido.

Ativa o conector Micro-USB J28 ou o conector de alimentação J25 como fonte de alimentação para o kit de desenvolvedor. Sem um jumper, o kit de desenvolvedor pode ser alimentado pelo conector J28 MicroUSB. Com um jumper, nenhuma energia é retirada do J28 e o kit do desenvolvedor pode ser alimentado por meio do conector de energia J25

• Nenhum botão de Reset, então toda vez que travava, os desenvolvedores tinham que reiniciá-lo por um breakpoint manual.
• Nenhum módulo de WiFi embutido
• Sem Módulo Bluetooth

Um tutorial conciso

As etapas de inicialização do Jetson Nano são as mesmas da outra placa arm-linux e, por precaução, aqui está um breve tutorial. Leia o Guia Oficial para mais informações.

1. Baixe a imagem do sistema aqui
2. Grave-o em seu cartão SD. Aqui estão muitas ferramentas para completar este trabalho. E Win32diskimager é recomendado.
3. Conecte o pen drive USB ou cartão SD ou microSD ao computador. Deve ser detectado e exibido como uma unidade no Windows.
4. Abra o Win32 Disk Imager, escolha o.img ou arquivo de imagem que deseja gravar como arquivo de imagem e escolha a unidade USB ou SD como dispositivo e pressione Gravar.
5. O processo de escrita pode demorar um pouco. Uma vez feito isso, remova o pen drive USB ou cartão SD.
6. Insira o cartão microSD (escrito com a imagem do sistema) na parte inferior do módulo Jetson Nano.
7. Ligue e quando o kit de desenvolvedor iniciar, a luz LED verde ao lado do conector Micro-USB acenderá.

8. Ao iniciar pela primeira vez, o Jetson Nano Developer Suite o guiará por algumas configurações iniciais, incluindo a seleção do idioma do sistema, layout do teclado e outras coisas.

9. Finalmente, você verá esta tela. Parabéns!

Etapa 4: 4. Demo

Siga o Guia Oficial para configurar o ambiente e compilar o projeto. Eu executei 2 projetos como classificação de imagem e detecção de rosto como o demo. Agora, o ambiente para visão e aprendizado profundo está totalmente configurado, e vou trabalhar no meu projeto rs.

Atenções:

• Aqui estão algumas perguntas com o código de inicialização da câmera e você precisa configurar sozinho para corresponder à sua câmera. Para mais especifique:

  • linha 80 de jetson-utils / camera / gstCamera.c para o tamanho do quadro:

  • const uint32_t DefaultWidth = 1280;

    const estático uint32_t DefaultHeight = 720;

• a linha 37 de jetson-inference / imagenet-camera / imagenet-camera.cpp também e outra demo para o índice da câmera. E em alguns códigos, o índice padrão não é definido por macros (por exemplo, gstCamera.h), você pode ter que modificá-los manualmente quando tiver problemas ao abrir a câmera.

  #define DEFAULT_CAMERA -1

• Em alguns códigos, o índice padrão da câmera não é definido por macros e pode ser necessário modificá-los manualmente. você pode usar o comando

  V4L2-ctl

  no terminal para obter o índice e o tamanho do quadro de sua câmera.

  V4L2-ctl --device = $ d -D --list-formatos