安価な1.28インチ円形ディスプレイ、Raspberry PiやJetson Nanoに対応
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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。 しかし、ノートPCからケーブルが出ているロボットはウェアラブルな感じがしない。そこでSBC（シングルボードコンピュータ）で動かせるようにして、SBCもウェアラブルにしようと考えた。 SBCといえば、でまず使い始めたのがRas
【国内認定第1号!】NVIDIAの新しいAI認定制度「Jetson AI Specialist」認証を取得してみた！「Jetson Nano 2GB開発者キット」実機レビュー 2 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
前回は新発売のAIコンピュータボード「NVIDIA JETSON NANO 2GB 開発者キット」（以下、Jetson Nano 2GB）の特徴とレビューを解説しました。今回は「Jetson Nano 2GB」を使って、いま話題になっているNVIDIAのAI認定制度「Jetson AI Specialist」の認定を実際に申請してみて、取得にチャレンジしようと思います。 結果から言いますと、「Jetson Nano 2GB」を使った「マスク判定と検温のAI」のプロジェクトを作成して申請し、「Jetson AI Specialist」の【国内認定第１号】として無事に取得することができました！！それほどハードルは高くないので、申請から認定までの流れをお届けしますので、皆さんも挑戦してみてください！ 「Jetson AI Certification」の概要 まずは「Jetson AI Certi
AI学習の新定番「NVIDIA Jetson Nano 2GB 開発者キット」実機レビュー、話題のJetson AI認定制度も解説 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
2020年10月5日、NVIDIAからJetsonシリーズの新製品「Jetson Nano 2GB 開発者キット」(以下Jetson Nano 2GB)が発表され、59ドルの価格（日本国内販売はワイヤレスモジュール非同梱の54ドル版）とともに大きな話題になりました。「Jetson Nano 2GB」は、2019年3月に発表された「NVIDIA Jetson Nano 開発者キット」(4GB)と比べてメモリ容量が少なくなった代わりに価格を抑えた廉価版で、主に学生や教育者向けに位置づけられた製品です。 製品の発表のほかに、もうひとつ重要なトピックとして、NVIDIAが認定する「Jetson AI Certification」というAI認定制度がスタートすることも発表になりました。これからAI学習をはじめる人にとっては、まずは目指す目標のひとつとして、ビジネスでAIに関わっている人は修得するスキ
AIやロボット制御技術が学べる小型二輪移動ロボット「Jetson Nano Mouse」アールティが発表 広角カメラ2台搭載、ROS対応 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
「ロボットのいるくらし」を掲げる株式会社アールティは、AGV・自動運転技術の需要や在宅での研究開発需要の高まりに応えるため、画像処理、機械学習などのAI関連技術とロボット制御技術を同時に学ぶことができる小型二輪移動ロボット「Jetson Nano Mouse」(ジェットソン ナノ マウス)の予約受付を9月1日より開始、9月14日(月)に発売することを発表した。価格は77,000円(税込)。NVIDIA製のAIコンピュータボード「Jetson Nano」が別途必要で「Jetson Nano Mouse」製品には付属しない。 「Jetson Nano Mouse」の特徴 ・アールティの車輪型プラットフォームロボット ・広角カメラ×2を標準搭載 両眼視差を用いた立体視も可能 ・手持ちのJetson Nanoを活用可能 ・ロボット制御用ミドルウェアROS(Robot Operating Syste
NVIDIAは、オンラインで開催されたジェンスン・フアン最高経営責任者(CEO)による「GTC2020」の基調講演で、人工知能(AI)初学者向けの開発キットであるJetson Nanoの安価なバージョン「Jetson Nano 2GB」をリリースすることを発表しました。 Jetson Nano 2GB Developer Kit | NVIDIA Developer https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-2gb-developer-kit NVIDIA Announces $59 Jetson Nano 2GB, A Single Board Computer With Makers In Mind | Hackaday https://hackaday.com/2020/10/05/nvidia-announces-59-je
アールティがJetson Nanoで「ロボットエンジニア教育サービス」提供開始 AI教材に「Jetson Nano Mouse」を活用 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
AI・サービスロボットの分野で高度人材育成を手掛ける株式会社アールティは、AI関連技術の教育を推進するためエヌビディア合同会社のパートナー企業(Jetson Education Partner)としてアールティ製のロボットとエヌビディア製のAIコンピューティングプラットフォーム「Jetson Nano」をはじめとするJetsonプラットフォームを掛け合わせた「ロボットエンジニア教育サービス」の提供を開始することを発表した。 Jetson Education Partnerとは Jetsonを活用したAI教育、さらにエヌビディアが行う Jetson AI Certification（認定制度）などを軸にして、教育機関に対して教育プログラムやカリキュラムをカスタマイズして展開していく提携のこと エッジAIが手頃な価格で普及、教育の需要も高まっている 世界中でIoT時代が到来しているなか、従来の
できたこと AIで人間を認識して、自動追尾するカメラを作りました。 動画がうまく編集できなかったので、静止画で... 立つと... 追いかけ... 座ると... また追いかけ... 常に画面の中心にとらえようと、自動的にパン・チルトを行います。 必要なもの GENBOLT GB102H = ONVIF対応PTカメラ。Amazonで3,600円くらい。 Jetson nano = CUDA対応オンボードコンピュータ。Amazonで16,000円くらい。2GB版だと7,000円弱。 Yolov3-tiny = 物体認識AI ONVIFライブラリとサンプルプログラム = PTZカメラを動かすためのライブラリ VLC = カメラからのRTSP出力を表示します 手順 1. カメラの設定 1-1. カメラに電源とイーサケーブルをつなぐ カメラの取説にしたがって、電源(USB-Micro)とイーサケーブ
Jetson Nano と AWS IoT サービスで一家団欒の時間を作ろう - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは、ソリューションアーキテクトの渡邉です。上の娘が今年から高校生になり、日々の成長に喜びを感じる一方で徐々に顔を合わせる時間も少なくなってきていることに危機感を感じ始めてきている今日此の頃です。下の娘はまだ私とじゃれ合ってくれますが上の娘のようになっていくのも時間の問題です。 そこで今回は一家団欒の時間を IT の技術を使ってなんとか解決していきたいなと思います。具体的には部屋の利用人数をカウントして規定人数以上であった場合に通知を上げるという仕組みを作ることで私以外の家族がそろったタイミングを素早く察知していきたいと思います。エッジデバイスとしてはお手軽に機械学習を始めることができる Jetson Nano 開発者キットを使って作ってみることにしました。また、機械学習推論を行う上で重要なパーツとなる機械学習モデルに関しても事前学習済みモデルを使うことでお手軽にシステムを作成したい
Jetson-Nanoの使い方 JetPack4.6.1でTensorflowとDeepStream環境構築
Ubuntu OSイメージの作成 公式サイトからJetPackイメージをダウンロードします。 項目が多くて探しにくいですが、以下の画像のようにJetPack 4.6.1を使用します。 SEARCHの欄に”jetson nano”と入れると候補がしぼられるので探しやすくなります。 ダウンロードしたzipファイルは圧縮ファイルですが、解凍せずに使いますのでそのままにしておいてください。 以下、Macで実施する例を載せていますが、ここで使用するSD Card FormatterとBalena EtcherはWindows用もありますので、同様に実行できます。 SD Card Formatterでフォーマットします。通常、Quick formatで問題ないようですが、うまく行かない場合はOverwrite formatしてください。 Balena EtcherでJetPackイメージをSDカードに
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
NVIDIA Jetson Nano搭載の産業用エッジAIコンピュータ、画像検査や予兆保全に：FAニュース コンテックは「NVIDIA Jetson Nano」を搭載した産業用エッジAIコンピュータ「DX-U1100」の受注を2021年2月1日より開始する。画像検査、予兆保全など現場でのAI推論処理を必要とする分野に適する。
[Amazon SageMaker] DLR(Deep Learning Runtime)の最新バージョン(1.4.0)をJetson Nanoで使用してみました | DevelopersIO
[Amazon SageMaker] DLR(Deep Learning Runtime)の最新バージョン(1.4.0)をJetson Nano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。 Jetson nano + Sagemaker Neoでの推論は、今まで色々試しているのですが、最新版では少し要領が変わっている部分もあり、ちょっと手間取ったので、改めて、今回作業した手順を纏めさせて頂きました。 2 JetPack 4.2 Jetpackの最新は4.4となってますが、2020/10/17現在、手元では、ライブラリの依存関係からDLRが動作できなかったため、アーカイブから4.2を使用しました。 https://developer.nvidia.com/jetpack-4_2 3 DLR 1.4 SageMaker Neoでコンパイルされたモデルで推論するためには、
![[Amazon SageMaker] DLR(Deep Learning Runtime)の最新バージョン(1.4.0)をJetson Nano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)
2020年8月、AIソフトウェア／ソリューション開発を手掛けるスタートアップのエクサウィザーズが高性能2眼レンズ搭載のAIカメラ「ミルキューブ」を発売した。特徴の1つはそのデザイン性にある。現在市場に多く出回るAIカメラの多くは、一目見れば「カメラ」だと周囲に伝わりやすいフォルムとなっている。これに対してカラーリングを施した立方体形状のミルキューブは、カメラというより、まるで小型スピーカーなど家電製品のようなデザインに仕上がっている。 だが、“インテリア感”を前面に押し出した見た目を裏切るかのように、処理性能は高い。GPUとしてNVIDIAの組み込みAIコンピュータ「Jetson Nano」を筐体に内蔵しており、工場現場の不良品検知や物流支援などの用途にも十分適用できる。AIカメラを開発するためにJetson Nanoを活用する事例は多数あるが、Jetson Nanoそのものを最終製品に組
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 TX2の性能をJetson Nanoのサイズで実現「NVIDIA Jetson TX2 NX モジュール」を菱洋エレクトロが販売開始 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
菱洋エレクトロ株式会社はAIコンピューティングの世界的リーダーであるNVIDIAが2月24日(アメリカ時間)に発表した新製品「NVIDIA Jetson TX2 NX モジュール」の販売を開始することを発表した。価格はオープン。モジュールのみの販売で、開発者キットの販売はない。 Jetson TX2の性能をJetson Nanoのサイズで実現 「NVIDIA Jetson TX2 NX モジュール」はAI(人工知能)、特にエッジ側で行われるディープラーニング(深層学習)やGPUコンピューティングにおいて、多くの企業や教育機関の研究者、開発者に利用されている組込み用コンピューター「NVIDIA Jetson」プラットフォームの新製品。ロボット、自動搬送車、ドローン、セキュリティカメラ等に搭載されてきた。 既存製品である「NVIDIA Jetson TX2」のパフォーマンスを「NVIDIA J
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
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
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
【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
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
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
【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
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』
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
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[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
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 〜 0.07sec程度だったのに対し、今回は、0.02secとなっているので、倍以上の速度が出ていることになります。 2 コンパイル JumpStartのファインチューニングで作成されたモデルは、PyTorchのモデルそ
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
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
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
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
DeepStream on Jetson Nano
Intelligent Video Analytics for 8 channels at 1080P 30FPS powered by DeepStream SDK. https://developer.nvidia.com/deepstream-sdk/jetson-nano-notify-me
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Jetson NanoでCPU/GPUの動作状態を表示する - mnishikawaのブログ
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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
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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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
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