このJetson Nanoが筆者の手元にもやってきたので、ちょっと試用してみた。
Jetson Nano 開発者キットは、最新の画像分類、物体検出、セグメンテーション、音声処理などのアプリケーションを 小型サイズ、低電力、低コストで実現可能です。
JetBotの仕様はGitHubで公開されており、そこに公開されているドキュメントに従って必要なパーツを購入して組み立てるだけで、 簡単にAIを利用したロボットを作り上げることができる。
本記事では、Jetson Nanoに関するちょっとしたTIPSや有益な情報などをまとめていきます。しばらくは随時更新予定です。
一方で、Jetson NanoへのTensorFlow導入はハマった点が続出しました。NVIDIAが公開しているドキュメントに従って インストールを進めていきますが、pipのエラーや依存パッケージのインストールが失敗するなど、私の環境ではなかなか うまくいきません。最終的にはpipのバージョンロールバックや依存パッケージを個別にインストールするなどちょっとした 工夫が必要となりました。
Conway's Game of Life (ライフゲーム) をCUDA実装して高速化します。さらに、Shared MemoryやStream等の 最適化手法を試し、PCとJetson Nanoでの挙動の違いを確認します。
NVIDIAは“Hello AI World”という、取りあえずCUDAコアを利用したInferenceの動作確認用デモを公開している
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特集 : AIモダン計測制御の研究[エッジGPU Jetson]
本書ではJetson Nanoを活用するのに必要な周辺機器、セットアップ方法、基本的な使い方(Linux操作も含む)などから、本格運用するための電源や冷却ファン装備、CUDAデモ、物体検出、ディープラーニングを利用した楽器アプリ、3次元画像処理、電子工作まで解説します。
Live Camera Recognition Demoの方は、カメラで撮影した映像から「それが何か」を認識するデモであるが、Live Camera Detection Demoは映像から「目的のものがどこにあるか」を認識するデモである