タミヤMidnight PUMPKINをJetRacerにしてAI自動運転（ハードウェア編） - Qiita
はじめに DeepLearning これまで全く触れる機会が無かったが、新型コロナウィルスによる自宅待機で時間がたっぷりできた。 いい機会なので、ここぞとばかりにJetson Nanoを購入しイチから勉強してみることにした。 JetRacer NVIDIAのサイトでいくつかの適用事例に市販のラジコンをベースにしたJetRacerなるAIカーがあったので、これを最初の目標に設定した。 やったこと 手持ちのラジコンを改造し、JetRacer化した。（公式のJetRacerよりいくらか少ない部品構成で実現） 屋内の自然環境（床にテープとか貼らない環境）での自動運転に成功した。 とりあえずDeepLearningを手を動かしながら習得する、という流れを経験できた。 結構ボリュームがあるので、2回に分けて記載する。 「タミヤMidnight PUMPKINをJetRacerにしてAI自動運転（ハード
NVIDIA JETSON NANO 開発者キットを動かすのに必要なもの
NVIDIA JETSON NANO 開発者キットを動かすために。電源等の機材の準備と、OSイメージのダウンロードが必要のようです。 実際に動かしたところ、他のシングルボードコンピュータと比較/価格を考慮すると、大変高速に動作する印象でした。(起動や画面表示が早く、普通にPCとして使っても良いのでは？というレベルでした) 快適な動作環境を構築するため、microSDカード等、適切な機材を選択する必要があるかと思います。 本体購入後からOS起動までに必要なものを記録しておこうと思います。 必要な機材 User Guideを拝見したところ、下記の機材が必要なようです。 NVIDIA JETSON NANO 開発者キット本体 microSDカード 16GB以上 UHS-I対応 HDMIまたはDisplayPortに対応したディスプレイ USBキーボード USBマウス 5V-2A USB電源(及び
OpenCVの画像処理をGPU(CUDA)で高速化する - Qiita
この記事について Jetson NanoにGPU(CUDA)が有効なOpenCVをインストール PythonでOpenCVのCUDA関数を使って、画像処理(リサイズ)を行う C++でOpenCVのCUDA関数を使って、画像処理(リサイズ)を行う 結論 (512x512 -> 300x300のリサイズの場合) 以下のように高速化できた CPU: 2.8 [msec] GPU: 約0.8 [msec] 注意 画像サイズと処理内容によっては、GPUの方が遅くなるので注意 環境 Jetson Nano (jetson-nano-sd-r32.2-2019-07-16.img) OpenCV 4.1.0 測定方法 処理時間測定の前には、以下コマンドを実施 ### 依存パッケージのインストール ### sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt -y insta
まずは「Jetson Nano」の電源を入れて立ち上げる
まずは「Jetson Nano」の電源を入れて立ち上げる：Jetson Nanoで組み込みAIを試す（1）（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1回は、まず電源を入れて立ち上げるところから始める。 ⇒連載「Jetson Nanoで組み込みAIを試す」バックナンバー 2019年4月に米国のサンノゼで開催された「GTC 2019」で発表された「Jetson Nano」。メルマガの編集後記でもちょっとした試用レポートが上がっているが、国内でも既に販売が始まっている（秋葉原のショップで同年5月下旬に店頭販売も始まったが、初回出荷分は瞬殺された模様）。価格はおおむね1万2800円前後（
Jetson Nano関係のTIPSまとめ - Qiita
Jetson Nanoの初期セットアップ方法・必要周辺機器など NVIDIAのシングルボードコンピュータJetson Nano買いました。購入方法や、セットアップ方法は、ブログに書いたので以下記事参照下さい。 Jetson Nanoをセットアップしてディープラーニングで画像認識試してみた Jetson Nanoの購入先はいろいろあるので、以下参照ください。 Jetson Nano購入先まとめ 必要な周辺機器などは、以下の記事にまとめていますので参照下さい。 Amazonでまとめて買える！Jetson Nanoのおすすめ周辺機器 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。随時更新しています。 追記：JetPack4.4/4.5に対応した記事を書きました Jetson NanoにJetPack 4.4/4.5を入れてTensorFlow・
いま話題のJetson Nano、予想以上にAI処理が速い
この記事は、2019年4月18日発行の「モノづくり総合版 メールマガジン」に掲載されたMONOistの編集担当者による編集後記の転載です。 いま話題のJetson Nano、予想以上にAI処理が速い 米国で開催されたNVIDIAのユーザーイベント「GTC 2019」（2019年3月19～21日、米国カリフォルニア州サンノゼ）で、個人的に最もアツく感じた発表が「Jetson Nano」の登場でした。
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「Jetson Nano」にUSBカメラをつなげてにゃんこを認識させる
【西川和久の不定期コラム】 CUDAコア128基のGPUを搭載したAI/深層学習向け「Jetson Nano開発者キット」を試す