Jetson TX2入门之ImageNet图像分类

最新推荐文章于 2023-04-22 19:23:17 发布
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分类专栏： TX2
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英伟达 Jetson 程序员必读：图像的格式、存储、转换、预处理和后处理
程序猿视角
03-25 1613
有关使用这些函数的示例，请参见 cuda-examples.py 作为对下面伪代码的补充。在进入这里之前，建议您先阅读上一页关于摄像头流媒体和多媒体的内容，了解有关视频捕获和输出、加载/保存图像等方面的信息。 1. 图像管理 1.1 图像格式 尽管视频流API和DNN对象（如imageNet、detectNet和segNet）期望图像为RGB/RGBA格式，但为传感器采集和低级别I/O定义了多种其他格式： 位深度表示每像素的有效位数 有关YUV格式的详细规范，请参阅fourcc.org网站 注意：在
零样本学习救场！AI应用架构师如何用它破解数据稀缺下的模型部署难题？
最新发布
AI云原生与云计算技术学院
08-24 416
让模型仅通过“描述”而非“示例”学习新类别。就像教孩子认识“独角兽”，不需要给他看100张独角兽图片，只需告诉他“独角兽是一种额头长着螺旋角的白色马”——模型通过预训练获得的“常识”，结合对新类别的文本描述，即可实现对未见类别的识别。数据无关性：彻底摆脱对目标类别标注数据的依赖快速泛化：新增类别时无需重新训练，仅需添加类别描述跨模态迁移：利用文本、知识图谱等辅助信息，打通视觉、语言、语音等不同模态成本优化：将数据成本从“标注1000张图像”降至“撰写10句描述”
nvidia的jetson系列的方案_适用于整个NVIDIA Jetson平台的嵌入式视觉解决方案
weixin_39627665的博客
12-21 617
2020-5-26适用于整个NVIDIA Jetson平台的嵌入式视觉解决方案AI应用中的图像处理技术需要使用较高的运算能力。而将Basler的丰富视觉技术与高性能、高能效的NVIDIA® Jetson™ SoM(系统模块)相结合，就可以提供出色的产品组合，以供扩展了视觉组件的AI应用使用：可能的应用包括自动光学检测、基于人工智能的机器人，以及零售、智能建筑和智慧城市领域的智能视频分析。虽然Jet...
JetsonNano深度学习实现图片分类(第一作者邮箱2905687693@qq.com).docx
05-19
本文参照文章https://www.jianshu.com/p/898f8bd91f94（作者简书ID）在Jeston Nano平台上实现基于深度学习的图片分类的过程，包括 Nano系统安装与环境搭建，分类模型简介、构建与实现和目标检测简介与构建，若有相关代码问题可以查查我引用儿简书文章（链接https://www.jianshu.com/p/898f8bd91f94），也欢迎大家询问我这个小白，毕竟刚整理完，知识还是热乎的！ 注意：本着资源共享的初衷，因为这篇文章整理也是参照很多优快云上文章内容收集而成，本人都会在文章中注明！请各位使用该文章时也请先联系本人（2905687693@qq.com)，并署名本人优快云上的ID名后再引用该文，否则任何在网上发布该文章的内容都视为侵犯本人著作权！谢谢！ 文章中引用的文章： 1.https://blog.youkuaiyun.com/qqqzmy/article/details/96764071（作者ID——Mingyong_Zhuang）和https://blog.youkuaiyun.com/qqqzmy/article/details/96729609?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162134886416780262581708%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162134886416780262581708&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~baidu_landing_v2~default-3-96729609.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=jeston+nano&spm=1018.2226.3001.4187（优快云作者ID——Mingyong_Zhuang） 2.1. https://blog.youkuaiyun.com/qq_33475105/article/details/106044929?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162134811516780274141776%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=162134811516780274141776&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v29-2-106044929.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=nano%E5%AE%89%E8%A3%85ide&spm=1018.2226.3001.4187（优快云作者ID——Colin.Tan）
Jetson Nano入门（图像分类+图像分割+人脸识别）
weixin_45319326的博客
08-12 1万+
Jetson Nano入门 Jetson Nano准备工作 一、配件 二、系统刷写 Jetson平台软件资源测试功能 一、 jetson-inference下载与编译 二、图像分类范例测试 三、图像分割范例测试 四、人脸识别范例测试 安装Caffe 安装TensorFlow Jetson Nano准备工作 一、配件 1.外接显示器 HDIM接口用于显示器，直接通过HDMI的连线器接入支持接口的显示器。也可使用DVI的转接口，但不建议使用VGA的转接口，这种接入方式对于转接线和显示器有很大的依赖性。 2.外接
我和Jetson-Nano的故事（四）——看张图片试试
wtlll的博客
07-06 422
更换apt源 Jetson设备默认的apt镜像源在海外，速度蛋疼的紧，这里用一个国内的源代替海外源。 这里用的是中科大的源，内容如下： deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic-updates main restricted deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic universe deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic
Nvidia Jetson-Inference深度学习模型下载指南
Jetson系列包括Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX和Jetson AGX Xavier等多种型号，这些产品具有不同的计算能力，从入门级的Jetson Nano到性能强大的Jetson AGX Xavier，能够满足从边缘计算到自动驾驶等多种...
Jetson AI世界网络实践：AlexNet模型部署指南
Jetson产品系列包括Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX和Jetson AGX Xavier等。这些平台搭载了NVIDIA的GPU，结合了高效能的CPU、内存和专用的AI计算模块，使得开发者能够在资源受限的环境下实现深度学习推理...
NVIDIA Jetson深度学习模型:FCN-Alexnet在Cityscapes-HD的应用
Jetson系列有不同型号，如NVIDIA Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX和Jetson AGX Xavier等，每个型号都针对不同的计算能力需求进行了优化。这一系列设备特别适合于运行深度学习模型和图像处理任务，非常...
【开发者福音】：NVIDIA Jetson NX的社区支持与资源全攻略
NVIDIA Jetson NX作为一款面向边缘计算和AI应用的嵌入式系统，具备卓越的硬件规格和性能表现。本文全面概览了Jetson NX的关键硬件组成，包括NVIDIA Ampere架构GPU、CPU与内存规格，并通过基准测试比较分析了其性能。...
Jetson_TX2开发资料
08-30
内部包括三个文件Jetson_TX2_Module_DataSheet_v1.1；Jetson_TX2_OEM_Product_DesignGuide_v20170501[1]；P2597_B04_OrCAD_schematics。
玩转Jetson Nano（四）跑通jetson-inference
beckhans的博客
04-12 1万+
Jetson Nano的官方文档中像我们推荐了二个例子，其中一个使用Tensor RT做物品是别的例子。具体的可以参考英伟达jetson-inference例子。 （一）准备工作： 大家知道Jetson Nano系统最低配置是需要16G的SD卡，而跑通这个例子需要的模型就大概1G以上，所以这个例子的大部分并没有放到SD卡上（SD卡上只有运行这个模型所需要的TensorRT）。悲剧的是存放这些模...
Nvidia Jetson TX2 如何火力全开
weixin_43640369的博客
11-08 1974
nvidia jetson TX2 火力全开 TX2开发板启动后，开发板上的小风扇是不会旋转的，估计是因为TX2开发板默认的功率不大，还不需要小风扇散热。说到功率，NVIDIA的新的命令工具Nvpmodel，提供了5种模式，供使用者调整CPU与GPU的运行状态。 模式 模式名 Denver 2 频率 ARM A57 Frequency GPU 频率 0 Max-N 2 2.0 GH...
英伟达 Nano 新手必读：Jetson Nano 深度学习算法模型基准性能测评
程序猿视角
03-15 9066
NVIDIA在2019年NVIDIA GPU技术会议（GTC）上宣布了Jetson纳米开发工具包，这是一款99美元的计算机，目前可供嵌入式设计师、研究人员和DIY制造商使用，在一个紧凑、易用的平台上，充分实现软件编程，为现代AI提供动力。Jetson Nano提供472个GFLOP的计算性能，四核64位ARM CPU和128核集成NVIDIA GPU。它还包括4GB LPDDR4内存，在一个高效的低功耗封装中，具有5W/10W电源模式和5V直流输入，如图1所示。 新发布的JetPack 4.2SDK为Je
NVIDIA Jetson TX2 环境配置
yvbycf的博客
09-25 2842
NVIDIA Jetson TX2是NVIDIA 基于NVIDIA Pascal 架构，开发适用于各种边缘计算领域的超级计算机。具体性能指标和NVIDIA相关系列产品的对比图如下：更加形象的来说，在lenet-7层模型进行mnist数据集测试训练迭代过程中，TX2设备计算时间是传统i5处理器的2.88倍。GTX1080Ti是cpu i5的29倍Quadro P4000 cpui5的25.4倍3.Tesla P100是cpu i5的19倍。
Nvidia Jetson TX2入门指南(白话版)
热门推荐
gls_nuaa的博客
12-20 4万+
  最近要用到jetson tx2，但之前也完全没有接触过。边用边学，这篇文章就是向新手介绍下jetson tx2刚入手的一些事项(适合纯小白~)。 一、TX2初认识 开发板全称：Nvidia Jetson tx2(本文简称为tx2) 开发板照片： 功能描述：   TX2是英伟达公司主要研发的AI边缘计算设备，功能强大，很适合作为边缘设备的开发平台，可以在上面部署诸如图像处理等等任务。不再赘述，详见官网 详细参数： 二、TX2再认识   tx2有几个特点是需要新手了解的：   1）tx2自带GPU+CP
英伟达 Jetson TX2介绍
smartvxworks的博客
09-11 3101
Jetson TX2介绍 JetsonTX2是NIVDIA瞄准人工智能在Jetson TK1和TX1推出后的升级 TX2的GPU和CPU都进行了升级，内存增加到了8GB、存储增加到了32GB，支持Wifi和蓝牙，编解码支持H.265，体型同样小巧。 据NVIDIA官方介绍，Jetson TX2提供两种运行模态：一种是MAX Q，能效比能达到最高，是上一代的TX1的2倍，功耗在7.5W以下;另一种是MAX P，性能可以做到最高，能效比同样可以做到前一代的2倍，功耗则在15W以下。 资源配置丰富且.
Jetson TX2 Two Cores open
weixin_62651190的博客
04-22 789
网上都没有明确的六核心开启方法，我就贴出来了
Jetson TX2 入门 ——介绍
nulidehahafr的博客
07-26 2万+
暑假留校，老师给我们拿了两块开发板，一个是英伟达的Jetson TX2，一个是up squared，让我们先熟悉开发板，为明年的比赛做准备。这两个板子是前几届学长做比赛用过的。自己也是刚开始接触这些板子，就按照网上的教程开始学学。 一、Jetson TX2 1.性能 256核心NVIDIA Pascal GPU：完全支持所有现代图形API，统一着色器并支持GPU计算。GPU支持与分立N...
Jetson TX2平台实现DehazeNet图像去雾技术
相比之下，基于深度学习的方法，如DehazeNet，则通过大量的带雾图像及其对应的清晰图像作为训练数据，学习如何从有雾图像中去除雾气。这种端到端的学习方法能够自动提取有效的特征，对不同环境和不同的雾天情况都...
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