Jetson Nano Developer KitでAWS IoT GreengrassのML Inferenceを試す - Qiita
前回の記事では、Jetson Nano上でAWS IoT Greengrassを動かしました。 Jetson Nano Developer KitでAWS IoT Greengrassを動かしてみる 今回は、Jetson Nano上でMLの推論を試してみます。 Greengrassは事前に生成したMLのモデルを使って推論を実行する事が可能です。 AWS IoT Greengrass ML Inference 推論で使うモデルが必要になるので、今回はこちらの「AWS マネジメントコンソール を使用して Machine Learning Inference を設定する方法」を参考にしながら作業を進めます。 MXNetのインストール AWSのドキュメントではJetson TX2向けの手順やライブラリが有るのですが、Jetson NanoはCUDA10の為、そのまま使えません。 で、ソースからイン
Installing TensorFlow for Jetson Platform - NVIDIA Docs
Abstract This guide provides instructions for installing TensorFlow for Jetson Platform. TensorFlow on Jetson Platform TensorFlow™ is an open-source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the multidimensional data arrays (tensors) that flow between them. This flexible architecture lets
Jetson Nano で AI応用ソフトを作る - Take’s diary
今回は Jetson nanoにインストールしたOpenFrameworksから、OpecCVとDarknet(YOLO)を動かす方法を書きます。 Jetson nanoでAI系のソフトをインストールして動かしてみたけれど、これを利用して自分の目標とする「何か」を作るとき、その先膨大な解説と格闘しなければならず、大概行き詰まってしまいます。また、nanoはPI3に比べれば早いといってもIntel の汎用CPUに比べると1/4位のスピード。AIエンジンを利用して応用ソフトを組む場合、インタープリタ型言語であるPython等を使うと、応用部分であきらかに遅くなってしまう傾向がある点は否めません。CythonやSWIGを使えば早くなりますが、結局C言語に戻ってしまうことになります。やはり最初からCやC++等を使って、なるべくCPU処理部分のスピードを上げるのがnanoでは得策と思われます。AIの
Jetson nano + .NET Core 3.0 でLチカを行う - Qiita
はじめに Microsoftより今後の.NETは.NET Coreに統合されていくことがアナウンスされました。 WindowsでもLinuxでもx86でもARM64でも動作するプラットフォームは大変強力です。 クロスプラットフォームといえばPythonやJavaScriptがありますが、 動作速度が早いことや開発のしやすさ、過去の資産が豊富などC#には別の魅力があります。 今回はJetson nano に .NET Core 3.0 を導入してI/Oの制御を行ってみたいと思います。 .Net Core 3.0実行環境の準備 インストール githubのissue とか gist に情報があります。 以下のコマンドでインストールできます。 #依存パッケージのインストール sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt -y install libc6 li
Jetson - Embedded AI Computing Platform
Meet Jetson, the Platform for AI at the Edge NVIDIA® Jetson™ is used by professional developers to create breakthrough AI products across all industries, and by students and enthusiasts for hands-on AI learning and making amazing projects. The Jetson platform includes small, power-efficient production modules and developer kits that offer the most comprehensive AI software stack for high-performan
Jetson Nano Developer KitでAWS IoT Greengrassを動かしてみる - Qiita
NvidiaのJetson Nanoを手に入れたので、AWS IoT Greengrassが使えるか実際に試してみました。 Jetson NanoのセットアップはGetting Started With Jetson Nano Developer Kitを参考にしましたが、SDカードにイメージを焼いて、起動するだけで、特にハマることなくあっさりと動きます。 アーキテクチャを確認してみるとaarch64だというのが確認できます。 $ uname -a Linux nvidia-desktop 4.9.140-tegra #1 SMP PREEMPT Wed Mar 13 00:32:22 PDT 2019 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux ここから、Greengrassのセットアップを進めていきます。 基本的な手順は、AWS IoT Greengrass の
Jetson Nano Developer Kitの初期設定とUSBカメラを使う - Qiita
NVIDIA Jetson Nano Developer Kitの基本的な初期設定とUSBカメラの使う場合の注意点をメモしておきます。 Jetson Nano Developer Kitのセットアップ 以下のページに従いSDカードイメージを作成する。特に問題はないはず。 Getting Started With Jetson Nano Developer Kit 1. MicroSDカード 余っていたSanDiskの128GBを利用。32GBが無かったので128GBで作成。（少しもったいないが） 2. Micro-USB Power Supply RaspberryPiで利用していたMicro-USB電源があったので流用してみた。5V 1Aと５V 2Aを発見。ただWiFiアダプタとUSBカメラをつける予定なので、設定のみに使用し、外径 5.5 mm の丸ピンの電源は別途Amazonで購入。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
PyTorch for Jetson
GitHub - NVIDIA-AI-IOT/trt_pose: Real-time pose estimation accelerated with NVIDIA TensorRT
[UPDATE 2/25/2021 to include hand pose] Real time human pose estimation on Jetson Nano (22FPS)
Jetson Benchmarks
GitHub - NVIDIA-AI-IOT/jetcard: An SD card image for web programming AI projects with NVIDIA Jetson Nano
NVIDIA Jetson Development - JetsonHacks
GitHub - NVIDIA-AI-IOT/jetbot: An educational AI robot based on NVIDIA Jetson Nano.
Jetson Nano
Jetson Nano - eLinux.org
Jetson nano wifi
JetsonHacksNano - Overview
jetson-inference/docs/building-repo.md at master · dusty-nv/jetson-inference
GitHub - dusty-nv/jetson-inference: Hello AI World guide to deploying deep-learning inference networks and deep vision primitives with TensorRT and NVIDIA Jetson.
