はじめに いつもJotson関連の情報でお世話になっているからあげさんがJetsonNanoの本を書いたので、いつものように真似してみるよ。 （注意！JetPackは4.2.2を使ってね） Jetson Nano本のサポートページ 教材のレベルも高い MIDIや３Dカメラをつかうページでは、D435やポケミクが必要だったりで、さすが超入門。 どこのご家庭にも必ずあるJetsonNanoと違って、デバイス側の在庫がある人は少ないはず・・・だけど、Twitter見てるとみんな持っているから不思議。 ちなみに私のはD435じゃなくてD435iだからセーフ（謎） JetPack 4.3 本が届く前にJetPack4.3がリリースされて、OpenCV4.1がプリインストールされた。 これで長々とビルドする必要がなくなった！ （注意！JetPack4.3だとSLAMが動かせなかったので、現状ではJet
「Jetson Nano」のCUDAコアで“Hello AI World”を動作させてみる：Jetson Nanoで組み込みAIを試す（3）（1/2 ページ） NVIDIAが価格99ドルをうたって発表した組み込みAIボード「Jetson Nano」。本連載では、技術ライターの大原雄介氏が、Jetson Nanoの立ち上げから、一般的な組み込みAIとしての活用までを含めていろいろと試していく。第3回は、Jetson NanoのCUDAコアを使って推論のサンプル“Hello AI World”を動作させてみる。 ⇒連載「Jetson Nanoで組み込みAIを試す」バックナンバー Ubuntuはちゃんと動き、Unixbenchもきちんと動作したので、いよいよCUDAコアを利用してのInference（推論）の動作である。まずはそもそもちゃんと動作する事を検証したいと思う。 NVIDIAは“Hel
S-Techno Factoryの画像認識AIロボット「Arm-I」の実地試験を行いました。 自車近くの栗を拾い終えると自動でゆっくり前進し拾い続けます。 今回はAI認識とパラレルリンクの作動、自動前進の確認を行いました。 今後は実際の運用方法(運用時間、収穫箱の大きさ、集荷方法 等）を含めた総合的な活用方法を検討したいと思います。 パラレルリンク作動範囲（X:1000mm、Y:1000mm、Z:300mm) 車両の大きさや、収穫箱のサイズ、バッテリサイズは運用時間、圃場の大きさににより変更可能です。 また学習データを他の作物に変えることで他の作物の収穫や それ以外の作業（ピンポイント農薬散布など）も可能です。 お問合せ：S-Techno Factory （info@s-techno-factory.com) 技術協力：アトラックラボ、STEP BY STEP 場所提供：丹波農園
このような感じで、Jetson NanoにRaspberry PiカメラモジュールV2やUSBカメラを接続して、YOLOでオブジェクト認識を行えるようです。 手順を記録しておこうと思います。 ※20.6.29追記： YOLOv4に対応する新しい記事を作成しました。 Jetson NanoでYOLOv4を動かしてみました 以下はYOLOv3の記事になります。 リアルタイムオブジェクト検出、YOLOはこちらのサイトになります。 YOLO- Real-Time Object Detection こちらのページに記載された手順でdarknetをビルドしますが。 Jetson NanoでGPU、OpenCVを使用するために、次の設定を行いました。 YOLOビルドオプション変更 GPU有効化 Makefileを書き換えて、GPUを有効にしますが。 vi Makefile GPU=1に変更する他に、NV
Jetson Download Center でSD Card Imageをダウンロードする この5GバイトのISOファイルの中にCudaやOpenCv、TensorRTが既にインストールされおり、開発環境を整えずにOSをインストールすればすぐに利用することができます。(パスは設定する必要あり) インストールされているソフトの中身はここから見ることができます JetPack TensorRT cuDNN CUDA Multimedia API Developer Tools 他 DeepStrem SDK Cudaのパスを設定する # vimをインストール sudo apt install vim $ sudo vim ~/.bashrc export PATH=/usr/local/cuda/bin:${PATH} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cu
DIYロボットカーレースで「Jetson Nano」のNVIDIAチームが1位に！他クラスでもワン・ツー獲得、ラップタイムが約半分の「Jetson」旋風 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
NVIDIAは、2019年9月にカリフォルニア州オークランドで開催されたロボットカー レースで「Jetson Nano」を利用したNVIDIAチームが「ストック」カー部門で1位を獲得。さらに高額の予算を使った車両が認められている「無制限」部門で、1位と2位のロボットカーに「Jetson」が利用されていたことを同社のブログで明かした。(以下の文章はブログの内容をまとめたものになる) シリコンバレーではDIY ロボットカーを使ったレーシングがブーム ジグザグ カーブを抜けてゴールするレーシング カー、声援を送る観客、ハイタッチするピットクルー。これはかの有名なNASCARのレース会場ではなく、とあるハードウェア コワーキング スペースでの光景だ。シリコンバレーでは今、このような場所がDIY ロボットカーを使ったレーシング カー ムーブメントの中心地になっている。 2019年9月のある日曜日。カ
超音波距離センサー（HC-SR04）をJetson Nanoで使用してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Jetson開発ボードでは、GPIOが利用可能で、RaspberryPiとピン互換になっています。 https://www.jetsonhacks.com/nvidia-jetson-tx2-j21-header-pinout/ 今回は、こちらを利用して、Jetson Nanoで超音波距離センサー（HC-SR04）を使用してみました。 2 Jetson.GPIO Jetson NanoでGPIOを扱うために、Jetson.GPIOというモジュールが公式に公開されています。 https://github.com/NVIDIA/jetson-gpio $ pip3 install Jetson.GPIO なお、デフォルトでは、一般ユーザーからGPIOにアクセスする権限が無いため、ユーザー（nvidia）にそれを付与します。 $ python3
はじめに aloha！ 先月くらいにNVIDIAのJetson Nano（B001）を入手し、いろいろ試しています。物体認識なんか、macのCPUと比較にならないくらいとても早くて驚きです。さすがGPU（CUDAコア128基）マシン。 うちにはディスプレイがなく、リビングの液晶テレビのHDMI端子に繋いでいたのですが、大きすぎてみにくいのと使える時間が限られているのでどうにかならないものかと試行錯誤。 最初は、画面共有をするためにVNCを入れたり、RDPを設定したりと。 ただ、カメラを使った画像系の表示がHDMI経由でないとできないようなので困っていました。そこで、仕方なくハードウェアを投入。 HDMI出力をMacへ入力するには HDMI Video Captureデバイスをを使いました。ゲームプレイ動画を配信する人が使うものらしいです。今回は、Amazonで販売されていたZasLuke
【更に倍速 YOLO / Darknet】NVIDIA Jetson Nano vs Raspberry Pi with NCS2 | MIKI-IE.COM（みきいえMIKIIE）
全242回のめざましじゃんけん結果取得を通じて一番のテーマは、信頼性の向上です。 「全部の回次を正しく結果取得」 １回１回の信頼性向上・・・まだ、道半ば。誤判定をなくす、（運用コストが低く）信頼性の高いH/Wの導入。そして、H/Wの冗長化 イレギュラー開催などへの対応・・・見えていない部分もありますが、ダブルポイントなどへの対応、年末年始など、個別開催時間への対応など 信頼性を向上するうえで、システムの構成予想削減（よりシンプルに）、より高信頼なハードウェアで。 最近ホットな出来事は、USBカメラの画像が悪い時（太陽の高さなど、テレビの設置環境に依存）の画像検出率低下、さらには誤判定。 これらを回避する途中に、エッジコンピューティングでの画像検出エンジンの高速化が実現しました。 （高速化や信頼性を主テーマとすると、他の方式もありますが、あくまで気になる分野や楽しそうな技術の採用を優先させて
【速報】GTC 2020 開幕 AI開発の入門用「Jetson Nano 2GB」発表 価格はわずか59ドル NVIDIAのAI認定プログラムも発表 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
日本時間の10月5日(月)22:00、NVIDIAの創業者 兼 CEOのジェンスン フアン氏の基調講演によって、秋の「GTC 2020」が幕を開けた。 「GTC 2020」はコロナ禍によってリアルのイベントが中止となり、5月にオンラインで開催された。その時はフアン氏の基調講演は日本語字幕版の動画も公開された。今回はそれに続く2回目の「GTC 2020」となる。基調講演の中では、新しい「Jetson Nano 2GB」が発表された。 学生/教育者、ホビー向けの「Jetson nano 2GB」発表 今回も「GTC 2020」の基調講演はジェンスン フアン氏のキッチンであらかじめ収録された動画だった。全9章で構成されているが、ロボスタ読者が最も注目している内容に触れているのが第8章「Everything that Moves will be Autonomous」だろう。NVIDIA Jets
### ライブラリ読みこみ import cv2 import time import threading import datetime import signal import os from ftplib import FTP from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw import scipy.io import scipy.misc import numpy as np import argparse import pandas as pd import tensorflow as tf from keras import backend as K from keras.layers import Input, Lambda, Conv2D from keras.models import load_model, Model from
１１月４日着の荷物がヤマト宅急便から届きました。 宅急便お届け予定メールに、依頼主：RE物流センターとあって、誰や！と思ったのですが・・・ Jetson Nano 2GB DevKit！！ キミかー！ さっそく開封しました。 箱は小さいです（つい最近、仕事で Jetson Xavier NX の箱を開梱したばかりなのでそう感じただけかも） Jetson Nano 2GB 開発者キット。 私は、菱洋エレクトロの通販で購入しました。 ryoyo-gpu.jp 他の通販と比べて一番安いのと、送料も無料です。 送料・税込み６８２０円！ 購入理由を書く欄がありますが、趣味のプログラミングとでも書いておけばOKです。 クレカ決済限定ですが、下手にいろんなところでクレカを使いたくないという方は、ファミマでプリペイドVisaカードの「バニラVisa」を７０００円分買って、それで決済できます。 もう終わっち
メルセデス・ベンツの店舗に「NVIDIA Jetson Nano」を使った顧客分析AIシステムを導入 レイアウトやキャンペーンの効果測定に - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
NVIDIAは超小型のAIコンピュータボード「Jetson Nano」によるリアルタイム分析を店舗に導入する事例として、Mercedes-Benz Consulting(以下、メルセデス)がModcamの店舗分析を使用して販売店のレイアウトを最適化したユースケースを発表した。 メルセデスはドイツのシュトゥットガルトにある本社近くのコンセプトストア(店舗)にて、さまざまなフロアレイアウトやタッチスクリーンによるプロモーション、商品情報を表示するサイネージなどをテストしている。この店舗にModcamのエッジAIシステムを導入することで、メルセデスはレイアウトやキャンペーンの効果測定を行い、どのモデルにどれくらいの人が流れ、また異なる店舗構成に対して顧客がどのように反応するかを判断できるようになる。 Modcamと連携して次世代の自動車販売体験を加速 スウェーデンに拠点を置くAIスタートアップの
NVIDIAは、オンライン開催の年次カンファンレンス「GTC 2020」（開催期間：2020年10月5～9日）の開幕に合わせて、エッジAIボードの新製品となる「Jetson Nano 2GB」を発表した。 NVIDIAは2020年10月5日（現地時間）、オンライン開催の年次カンファンレンス「GTC 2020」（開催期間：同年10月5～9日）の開幕に合わせて、エッジAI（人工知能）ボードの新製品となる「Jetson Nano 2GB」を発表した。 Jetson Nano 2GBは、2019年3月開催の「GTC 2019」で発表された「Jetson Nano」の廉価版にあたる。Jetson Nanoは、開発者キットの価格が99米ドル、メモリ容量4GBであるのに対して、Jetson Nano 2GBは、メモリ容量を2GBに削減する一方で、開発者キットの価格を約4割減の59米ドルに抑え、エッジAI
d-satoです。今回から2020年9月14日に発売予定の新製品、Jetson Nano Mouseを使ったアプリケーション例とそのセットアップ方法を紹介します。13回に分けて連載して紹介する予定です。 第1回目となる今回はJetson Nano Mouseのセットアップをして実際に機械学習を活用したサンプルプログラムを動かせるようにするまでをご紹介します。 この記事では、まず、この連載の概要について説明します。 その後、Jetson Nano Mouseと紹介するサンプルの概要を紹介し、Jetson Nano Mouseのセットアップ、機械学習を利用したサンプルプログラムでロボットを動かす方法を紹介します。 この連載について まずこの連載の概要について紹介します。Jetson Nano Mouseを動かすことにフォーカスをあてています。 およそ毎月1回更新でJetson Nano Mou
以下の記事を参考に書いてます。 ・Getting Started with the NVIDIA Jetson Nano Developer Kit 1. はじめにここ数年、エッジでの機械学習を高速化することを目的とした製品がたくさんリリースされています。Intelの「Moividius」ベースのハードウェアからはじまり、最近ではGoogleの「Edge TPU」ベースのものが提供しています。そして、NVIDIAからも「GPU」ベースのハードウェアが提供されていますが、より高性能で比較的高価でした。 もう少し手頃な製品を誰もが心待ちにしていたところ、ついに先月（2019年04月）、「Jetson Nano Developer Kit」が発売されました。 既存の「GPU」テクノロジーをベースにした「Jetson Nano」は、はるかに高価な「Jetson TX」「AGV Xavier」と「上
Jetson nanoはAI入門におすすめ こんにちは。 AI coordinator管理人の清水秀樹です。 コロナが猛威を奮っていますね。 健康には十分気をつけていきましょう。 さて、本日はAI初心者に大変オススメのJetson nanoを使ったAI体験を簡単に実現できる方法をご紹介致します。 Jetson nanoはNvidia社が開発したGPU搭載の小型マイコンになります。 なぜAI初心者にオススメなのかというと、セットアップが滅茶苦茶楽ちんだからです。 通常のPCですといちいちAI開発用にセットアップが必要となりますが、Jetson nanoはもともとAIを活用することを前提に開発したマイコンになっているため、Jetson nano用のOSイメージを活用すればすぐにでもAIを体験できるようになっています。 しかもマイコンそのものは１万ちょっとと金額も安い。 通常のGPU搭載のPCを
【2020年版】NVIDIA Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト (Jetsonの面倒な初期設定やミドルウェアのインストールを bashスクリプトの実行だけで簡単にできます)
・2020/06/27 【2020年】Jetson Xavier NX 開発者キットが安かったので衝動買いした件、標準販売価格５万円が４万４千円！ 【ザビエル元年】Jetson Xavier NX 開発者キットを最安値で購入で、しかも国内在庫で注文から翌日で到着、ザビエル開封レビュー ・2019/03/20 NVIDIA Jetson Nano 開発者キットを買ってみた。メモリ容量 4GB LPDDR4 RAM Jetson Nanoで TensorFlow PyTorch Caffe/Caffe2 Keras MXNet等を GPUパワーで超高速で動かす！ ● Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト 対応環境 Jetson Nano Jetson Xavier NX 2021/02 JetPack 4.5.1 PR Production Release
Posted by yamada_yoshiki Tweet Facebook Hatena Pocket LINE Feedly こんにちは。こんばんは。山田です。 今回はALGYANグループが主催する。 NVIDIA社のJetson Nanoを使用した勉強会に参加してきたので、その内容を紹介します。 ALGYANについては下記を参照ください。 ALGYANグループ NVIDIAとは アメリカ合衆国にある半導体メーカー。 主にコンピュータのグラフィックス処理や演算処理の高速化を主な目的とするGPUを開発し販売しています。 自作PCなどを作ったことがある方ならNVIDIA社のロゴを一度は見た事あるのではないでしょうか。 Jetson Nanoとは Jetson Nanoは、2019年に発売されたAIに特化した組み込みGPUプラットフォームです。 最新の画像分類・物体検出・セグメンテーション
NVIDIAのJetson Nano (2GB)買ってみました。 10センチ×8センチの筐体に128コアGPUと4コアCPUを搭載していて、豊富なインタフェースを備えた、小さくてパワフルなコンピュータボードです。しかも、2GB版だと7000円台で購入できます。 これまで組み込み用途の小型コンピュータボードとしては用途でRaspberryPiが有力でしたが、JetsonNanoだとGPUが強力なので、ビデオや静止画の加工やAIを使った認識処理を備えたデバイスを作るには現時点では最適なボードだと思います。 128コアGPUがどれぐらい動いてるのかが気になったので、まずは測定環境を揃えました。 目次 目次 jtop(jetson_stats)のインストール jtopの起動 Youtube再生中のシステム状態 jtopの機能と画面表示の例 システム全体状態 GPU状態 CPU状態 メモリーの状態
Jetson nano セットアップとUSBカメラを使った画像認識 (YOLO) の動作 - Takahiro Suzuki
Jetson nano セットアップとUSBカメラを使った画像認識 (YOLO) の動作 Jetson nanoはNVIDIAのGPUが載った、Raspberry Piサイズのボードです。 簡単な設定でUbuntuとNVIDIA Driver, CUDAが整った環境が揃えられるので、CPUでは重すぎて動かないディープラーニングなどを個人で少し試すのによいデバイスかと思います。 試しにUSBカメラを繋いでYoloを動かしました。 使用したハードウェア Jetson Nano Developer Kit 128 GB Micro SD カード 電源アダプタ 5V/4A USBカメラ USB WiFiモジュール ジャンパーピン J48にジャンパーピンを接続するとDCジャック電源供給に切り替わります。デフォルトのUSB電源供給だと処理負荷が増えた際に安定動作しません。 初期セットアップ Wifiで
グローバルウォーカーズ、自社開発3次元姿勢推定モデルを搭載したNVIDIA社Jetson Nano開発者向けキットを販売開始 ー共同開発の協業パートナーも同時募集ー：時事ドットコム
グローバルウォーカーズ、自社開発3次元姿勢推定モデルを搭載したNVIDIA社Jetson Nano開発者向けキットを販売開始 ー共同開発の協業パートナーも同時募集ー ［グローバルウォーカーズ株式会社］ AIテックベンチャーのグローバルウォーカーズ株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役社長：森川 和正、以下グローバルウォーカーズ）は、自社開発した3次元姿勢推定モデルである『GW-Pose』をNVIDIA社のJetson Nanoに搭載した「GW-Pose開発者キット」の発売を10月初旬より開始します。価格は198,000円～（税別）※。先行予約も受け付け中(詳細は下記担当営業までご連絡ください。) グローバルウォーカーズでは、2016年創業時より、画像処理技術や機械学習を用い、人物のトラッキングや姿勢推定に関連する開発を行ってきました。この度自社開発の3次元姿勢推定モデル『GW-Pose』
[Amazon SageMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをSageMaker Neoで最適化して、Jetson NanoのWebカメラで使用してみました | DevelopersIO
[Amazon SageMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをSageMaker Neoで最適化して、Jetson NanoのWebカメラで使用してみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon SageMaker JumpStart（以下、JumpStart）は、TensorFlow Hub や PyTorch Hub に公開されているモデルをGUIで簡単にデプロイして利用できます。 以下は、PyTorch HubのResNet50でファイチューニングしてみた例です。 今回は、上記と同じ要領でResNet18から学習したモデルをSageMaker Neo（以下、Neo）でJetson Nano用に最適化して使用してみました。 前回、同じモデルをPyTorch上で使用した際の処理時間が、0.04sec 〜
![[Amazon SageMaker] JumpStartのファインチューニングで作成したResNet18のモデルをSageMaker Neoで最適化して、Jetson NanoのWebカメラで使用してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be008d04a8db62514ca43cd7765e62041ee423f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-sagemaker.png)
きっかけ AIというものがとても流行っているので、ちょっと使ってみたくなりました。手持ちのPCでも勉強はできますが、デジタルガジェット的なラズパイみたいにコンパクトでI/Oもついていて、強力なGPUを積んでいて、しかもお小遣いで買える値段！という素敵なものがNVIDIAから出ているということを聞きました。 Jetson Nano開発者キットです。 早速購入してみました。 Amazonでも売ってましたが、NVIDIAからリンクされていたパートナー菱洋エレクトロ株式会社が微妙に安かったのでここから購入しました。 USB電源で動くし、Jetson Nanoの入っていたNVIDIAの箱がNanoを置く台にもなるので、ちょっと使ってみる程度なら問題なかったのですが、使っているうちに結局、後から、5V-4Aの電源、ケース(ファン付き)、カメラは購入することになったので、最初からAmazonで一緒に買っ
アスキーの会員サービスASCII倶楽部では、会員の方だけが読めるさまざまな連載や特集が毎日更新中。 本日は、ASCII倶楽部の人気記事「ラズパイに限界を感じてNVIDIA「Jetson Nano」を使いはじめた」を紹介します。 Jetson Nanoという小型コンピューターにUbuntu 18.04を入れて、ROS Melodicを入れた。 Jetson NanoはNVIDIAが提供するパワフルな小型コンピューター。そこにUbuntuというOSを入れ、ロボット用のミドルウェアであるROSを入れたのだ。 ●Ubuntu 16.04を入れる手段が見当たらない…… Jetson Nanoを使い始めたのは、Raspberry Piを使うことに限界を感じたからだ。 ノートPC（Let’snote）にUbuntu 16.04とROS Kineticを入れてオリジナルのウェアラブルロボットを動かしていた
はじめに 会社の同僚とJetson Nanoを使用して、YOLOによる物体検出にチャレンジしてみました。 ①【基本】Jetson Nanoの設定 ②【基本】Jetson Nano上で物体検出YOLOの実行 ③【発展】オリジナルモデルを作成して実行 今回は①Jetson Nanoの設定編となります。 実際に購入したもののリンクも貼り付けますので、参考にしてみてください。 1. 用意するもの NVIDIA Jetson nano開発者kit Wifi 無線LAN 子機 →無線LANを使用するなら必要。こちらを購入しました。 microSDカード →64GBのものを使用 USBカメラ →Amazonで1,000円くらいのものを購入しました。 解像度が高すぎると、処理が重くなりますので、こんな感じの低いものでいいです。 HDMIケーブル、HDMI接続可能なモニター →モニターについては、TVがHD
OSC2021 Nagoyaで「格安ロボットアーム myCobot meets Jetson nano」というタイトルで発表しました - karaage. [からあげ]
オープンソースカンファレンス2021 Nagoyaで登壇しました 5/29（土）の「オープンソースカンファレンス2021 Nagoya（通称 OSC2021 Nagoya）」で登壇しました。OSCには初めての参加・登壇となります。 「Jetson Nano超入門＋α」というセッションで、Jetson Nano共著者の皆様と一緒に登壇する形でした。私含めた、全員分の発表資料は以下リンク先にまとまっています。 私のスライドは以下となります。 格安ロボットアーム myCobot meets Jetson nano from karaage0703 動画は以下です。 関連情報へのリンクは以下です。 myCobotのすべて GitHub - karaage0703/han_cho_bot: Dice game of betting Han(odd) or cho(even) MIDIコントローラー「
![OSC2021 Nagoyaで「格安ロボットアーム myCobot meets Jetson nano」というタイトルで発表しました - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b8bc509c19b989f5e92b4d7ea9965554fdbd533e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F11696248318755249454%2F26006613769884846%2F1623417948)
Raspberry PiカメラモジュールV2を接続 画像ファイルや動画ファイルでオブジェクト検出を行うことも可能ですが。 映像のオブジェクト検出をリアルタイムで行えるようにカメラを接続しました。 JETSON NANO開発者キットにRaspberry Piカメラモジュール V2を接続 ちなみに、最近発売されたHQカメラも試してみたのですが、残念ながら接続できませんでした。 Jetson NanoでRaspberry Pi HQカメラは使用できるのか試してみました この記事はRaspberry PiカメラモジュールV2で撮影した画像が掲載されています。 darknetのビルド YOLOv4はこちらのページを参考にさせて頂きました。 GitHub – AlexeyAB-darknet- YOLOv4 – Neural Networks for Object Detection (Windows
NVIDIA Jetson Nano 2GB が登場、 学生、教育者およびロボティクス ホビイストのための究極のAI とロボティクスのスターターキット
NVIDIA Jetson Nano 2GB が登場、 学生、教育者およびロボティクス ホビイストのための究極のAI とロボティクスのスターターキット 59 ドルの新しい開発者キットに無料のオンライン トレーニングと認定プログラムが付き、あらゆる人が AI を簡単に利用することが可能に 2020 年 10 月 5 日、カリフォルニア州サンタクララ — GTC — NVIDIA は本日、NVIDIA® Jetson™ AI at the Edge プラットフォームを拡充して、価格がわずか 59 ドルのエントリーレベルの開発者キットを発表し、新しい世代の学生や教育者、ホビイストが AI およびロボティクスの可能性に触れられるようにしました。 この Jetson Nano™ 2GB 開発者キットは、AI の指導および学習のために、ロボティクスやインテリジェント IoT といった分野でさまざまなハ
JETSON NANO開発者キットは、MIPI CSI-2規格のカメラモジュールを接続できるそうです。 MIPI CSI-2に準拠した、800万画素のRaspberry Pi カメラモジュール V2を接続してみました。 こちらのカメラモジュールを、このように取り付けてみました。 カメラのフラットケーブルは、J13 カメラコネクター端子に接続します。 注意点は3つあります。 フラットケーブル用のコネクターは折れやすいため、突起部分を少しずつそっと持ち上げて緩める感じです。 フラットケーブルの向きは、電極側がJETSON NANOのヒートシンク、色のついた側が基板の外側へ向くようです。 コネクターを締める前に、フラットケーブルが垂直になっていて曲がっていないか確認しましょう。コネクターを締めて、電源を入れる前にもう一度確認を。 正常に認識されると/dev/video0デバイスが作成されるようで
はじめてみよう！NVIDIA Jetson nano まずは知識と最初の起動！ | FABSHOP.JP -デジタルでものづくり！ ファブショップ ！
AIやるならRaspberry PiよりもJetson nano!! Jetson nanoは、Raspberry Piなどと同様にmicroUSBにLinux系OSをインストールして起動し、様々な周辺機器などと接続もできる開発用ボードです。パソコンのようにOS上でアプリケーションを動かすことができ、自分で書いたコードを実行させてプログラミングの学習をしたり、人工知能（AI）の研究に利用したりと様々な用途に利用できます。Raspberry PiはCPUでプログラムを実行させていますが、Jetson nanoはCPUだけでなく、NVIDIA社のGPU（Graphics Processing Unit）を搭載して人工知能（AI）で利用される繰り返しの処理などを高速化している開発キットです。 NVIDIA社と言えばGPUを搭載したグラフィックボードを開発している会社として有名です。事務処理などの
NVIDIA Jetson nanoで 4Kカメラは扱えるか？ GPU（CUDA）を使った魚眼レンズ補正処理の性能を徹底検証
はじめに 広い範囲を撮影したい場合に利用する魚眼レンズですが、魚眼レンズで撮影した動画は四隅が歪んでしまいます。物体検出や動体検知の精度を上げるためには、この歪みを補正する必要があり、歪み補正の処理のことをキャリブレーション（calibration）と呼びます。 このキャリブレーション処理、動画の各フレームごとに複雑な行列計算をする必要があるので、結構な処理量となります。これを４K動画に行うとなると大変です。「Gstreamerのcameracalibrateを使って、簡単に魚眼レンズの歪み補正を行う方法」や「OpenCV＆Pythonで、簡単に魚眼レンズの歪み補正（Calibration）を行う方法」で紹介した、CPUを使った処理では、４K動画に対する30FPSでの処理は困難でした。 そこで、今回はJetson nanoに搭載のGPUを使って、このキャリブレーション処理を行い、Jetso
SBC（シングルボードコンピューター）といえば「Raspberry Pi」が代名詞といえるほどに人気を博しているわけだが、機械学習という文脈であれば米NVIDIAの「Jetson Nano Developer Kit」だろう。 実は筆者は初代のJetson Nanoを興味本位で昨年購入したのだが、忙しさにかまけていたところ埃をかぶっていた。しかも悔しいことに今年の2月に新リビジョンのB01という型番の製品が登場してしまった。さらにそれから半年近く経過してしまったが、やっとB01を購入して触ってみたので紹介したい。 SBCにしては巨大なヒートシンクが標準で搭載されており、いかにもマッチョな感じを受ける。 写真左は初版のJetson Nanoで写真右が新しいリビジョンのJetson Nano B01だ。ぱっと見た限りではほとんど違いは分からないだろう。 利用するうえでの大きな違いはカメラ用のM
ハードウェア側 基本 jetson nano B01 電源 5V 4A -> 例 NVIDIA Jetson Nanoケース -> 例 micro SDカード 256-512G 無線usbドングル => 例 電波強度が不安ならこういうのも -> 例 スタンドアロンで使う場合 ディスプレイ(hdmi対応) hdmiケーブル（ディスプレイについていることが多い） マウス、キーボード ヘッドレスで使う場合 コントロール用別途pc microusb - usb ケーブル (1m以上あるとjetson nanoの置き場所が制限されなくて良し) ソフトウェア側 Jetson Nano Developer KitをSDカードにインストール https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit#write ヘッ
Jetson Nano 2GBが届いたのでVisionWorksを動かしてみた。 本当はYolov3でもサクッと動かそうと思ったけど、デフォルトで入っているOpenCVとYoloのバージョン問題？とメモリーが2GBのせいか屡々フリーズするので、色々試したけど結局うまく動かず、rm -rf darknetしてやった。 気を取り直してVisionWorksという自動運転向けのソフトを試す。 今乗っているエディックスとかいう超絶運転し難い車（前３席、後ろ３席の素敵な仕様）から次は自動運転カーに乗り換えかな！？ まずはJetson Nano、起動できるか確認のため電源を入れるも画面は全く出ません。 初期不良か？と思いきや、OSをMicroSDに入れた状態じゃないと画面すら出ないようです。普通のX86 Intel機に慣れていると勝手が違うのね。 OSを入れるところは割愛して、以下やった事のメモ。 二
GitHub - NVIDIA-AI-IOT/jetracer: An autonomous AI racecar using NVIDIA Jetson Nano
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Jetson nanoで撮影した動画をAmazon Kinesis Video Streamsに配信してみる
はじめに このブログではJetson nanoを用いて4K動画を撮影する記事をいくつか掲載していますが、今回はJetson nanoで撮影した動画をAmazon Kinesis Videoに配信する方法をまとめます。 前回の記事で、Jetson nanoではGPUをフルに使っても、4K動画のライブキャリブレーション（魚眼レンズのリアルタイム画像補正）ができない事を書きましたが、Jetson nanoでダメであれば動画をクラウドに上げて高速なGPUを使って、処理しようという作戦です。 用意するもの ①ボードコンピュータ 今回の主役Jetson nanoです。Jetson nanoは安価な2GBモデルが発表になりましたが、今回は従来からある４Gモデルを利用します。 ・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
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「Jetson Nano 超入門」を読んでSLAMやってみた - Qiita
「Jetson Nano」のCUDAコアで“Hello AI World”を動作させてみる
「Jetson Nano開発者キット」に新リビジョン、NVIDIAのAI/ディープラーニング向けモジュール
jetson nano 画像によるAI認識＋パラレルリンク 栗拾いロボット「Arm-I」実地試験
Jetson NanoでGPUとOpenCVが有効なYOLOをビルドするには
Jetson NanoでYoloをすぐ利用する - Qiita
いつものMacをJetson Nanoのディスプレイとして使う方法 - Qiita
赤ちゃんをJetson NanoのエッジAIにも見守ってもらう② -赤ちゃん検知AI-
NVIDIA Jetson Nano 2GB がやってきた！！ - あさりのみそしるダイアリー
「Jetson Nano」に廉価版、ラズパイ4の4GB版とほぼ同額に
Jetson Nano Mouseのセットアップ方法
NVIDIA Jetson Nano Developer Kit 事始め｜npaka
即できる！初めてのJetson nanoでAI入門：DeepStream編 | AI coordinator
NVIDIAの「Jetson Nano」に安価な2GBモデル、価格は税込7,480円
AI入門 NVIDIA社のJetson Nano体験 | グロウスト従業員ブログ
Jetson NanoでCPU/GPUの動作状態を表示する - mnishikawaのブログ
NVIDIA Jetson Nano最初の一歩 - Qiita
ラズパイに限界を感じてNVIDIA「Jetson Nano」を使いはじめた－倶楽部情報局
Jetson Nanoを使って物体検出(YOLO) -①Jetson Nanoの設定編- - Qiita
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JETSON NANO開発者キットにRaspberry Piカメラモジュール V2を接続
NVIDIA Jetson Nano開発者キットの専用アルミケースが入荷、表面はブラックアルマイト処理
機械学習向けシングルボードコンピューター「Jetson Nano」、GPGPUも試せる
jetson nanoを深層学習-画像解析用途として使うまでの初期設定備忘録 - Qiita
Jetson Nano 2GBでVisionWorks - Qiita