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Jetson Nano 關(guān)鍵字列表

Jetbot實(shí)戰(zhàn)系列02：軟件環(huán)境安裝

本次Jetbot實(shí)驗(yàn)全程都在 Jetson Nano 2GB 開發(fā)套件上面運(yùn)行。在組裝Jetbot教學(xué)系統(tǒng)之前，最好先把Jetbot系安裝到Jetson Nano 2GB上，這樣可以先對(duì)每個(gè)元件進(jìn)行獨(dú)立的測(cè)試，確認(rèn)元件能正確工作之后再進(jìn)行組裝的步驟。

Jetbot實(shí)戰(zhàn)系列01：系統(tǒng)介紹

在2019年NVIDIA推出Jetson Nano邊緣計(jì)算設(shè)備之后，這套開源的Jetbot智能無人車教學(xué)系統(tǒng)也隨之而生，為市場(chǎng)提供一套最優(yōu)性價(jià)比的教學(xué)系統(tǒng)。

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章（38）：nvdsanalytics視頻分析插件

這是個(gè)非常有用的插件，是DeepStream 5.0添加的功能，對(duì)nvinfer（主檢測(cè)器）和nvtracker附加的元數(shù)據(jù)執(zhí)行分析，目前主要針對(duì)涉及感興趣區(qū)域（ROI）的過濾、過度擁擠檢測(cè)、方向檢測(cè)和跨線統(tǒng)計(jì)等四大功能。

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章（37）：多網(wǎng)路模型合成功能

很多人驚艷于deepstream-app里面那個(gè)可以同時(shí)檢測(cè)到車子的顏色、品牌、種類的實(shí)驗(yàn)，這的確是個(gè)非常亮眼的應(yīng)用，在開發(fā)包范例中的deepstream-test2就是這項(xiàng)功能的范例代碼。

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章（36）：加入U(xiǎn)SB輸入與RTSP輸出

本文以上一期Python版的deepstream-teat1為基礎(chǔ)，分別在輸入與輸出添加功能的兩個(gè)擴(kuò)展應(yīng)用：deepstream-teat1-usbcam與deepstream-teat1-rtsp-out，分別將輸入源從視頻文件變成USB攝像頭，以及將輸出從顯示屏變成RTSP視頻流。

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章（31）：DeepStream 多模型組合檢測(cè)-1

前面已經(jīng)介紹過關(guān)于DeepStream各種輸入源的使用方式，而且Jetson Nano 2GB上開啟4路輸入（兩個(gè)攝像頭+兩個(gè)視頻文件），都能得到25FPS以上的實(shí)時(shí)性能。

NVIDIA Jetson Nano 2GB系列文章（30）：DeepStream 攝像頭“實(shí)時(shí)性能”

前面介紹過使用deepstream-app工具，啟用多個(gè)視頻進(jìn)行車輛與行人的識(shí)別，并且啟動(dòng)“追蹤”功能進(jìn)行物件追蹤的高級(jí)功能，接下來就教大家如何在deepstream-app里調(diào)用USB與CSI攝像頭，并且與先前的視頻同時(shí)啟用來進(jìn)行物件識(shí)別的應(yīng)用。

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章（29）: DeepStream 目標(biāo)追蹤功能

在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，“識(shí)別”只是一個(gè)相當(dāng)入門的技術(shù)，相信很多人在執(zhí)行深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用中，經(jīng)常產(chǎn)生的質(zhì)疑就是“識(shí)別出的類別，有什么用途呢”？

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章（28）: DeepStream 初體驗(yàn)

前一篇文章為大家講述了DeepStream的應(yīng)用定位、單機(jī)工作流、實(shí)際部署圖，以及完整的軟件棧的內(nèi)容，可以對(duì)其有一個(gè)框架性的了解。接下來大家可以思考一下，DeepStream可以開發(fā)什么應(yīng)用？

Jetson Nano 2GB 系列文章（27）: DeepStream 簡(jiǎn)介與啟用

DeepStream是一套集NVIDIA最尖端技術(shù)精髓于一身的智能視頻分析（Intelligent Video Analytics）套件，從深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他復(fù)雜的處理任務(wù)引入到流處理管道中，以實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻和其他傳感器數(shù)據(jù)的接近實(shí)時(shí)分析工作。

Jetson Nano 2GB 系列文章（26）： “Hello AI World”物件檢測(cè)的模型訓(xùn)練

下圖就是使用labelimg這個(gè)開源工具對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注的任務(wù)，將每個(gè)標(biāo)注的圖框給與指定的單一分類，每張圖形都可能有多個(gè)分類與多個(gè)物件，標(biāo)框的原則也會(huì)影響將來的推理結(jié)果，如果標(biāo)框過程比較粗糙（邊界界定不清楚），后面得到的結(jié)果也會(huì)比較粗糙。

Jetson Nano 2GB 系列文章（25）： “Hello AI World”圖像分類的模型訓(xùn)練

然而，真正要完成一個(gè)深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目，還是必須完成前面階段的模型訓(xùn)練部分，本文的重點(diǎn)就是帶著大家，利用Hello AI World所提供的資源，開始進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像分類應(yīng)用的模型訓(xùn)練。

Jetson Nano 2GB 系列文章（24）: “Hello AI World”的物件識(shí)別應(yīng)用

本系列最后一個(gè)需要說明的推理識(shí)別應(yīng)用，就是語(yǔ)義分割（semantic segmentation）的推理識(shí)別，字面上經(jīng)常造成初學(xué)者的誤解，以為這是語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別相關(guān)的應(yīng)用�，F(xiàn)在我們看看下面的一張圖片，就比較能理解語(yǔ)義分割的應(yīng)用是什么。

Jetson Nano 2GB 系列文章（23）： “Hello AI World的物件識(shí)別應(yīng)用

如果您跟著我們仔細(xì)走過前面9篇“Hello AI World”文章，相信應(yīng)該都把整個(gè)jetson-inference的結(jié)構(gòu)與邏輯都摸清楚了，接下來的重點(diǎn)，就是在目前深度學(xué)習(xí)中比較普及的“物件檢測(cè)”應(yīng)用。

Jetson Nano 2GB 系列文章（22）： “Hello AI World”圖像分類代碼

為自己開發(fā)合適的應(yīng)用代碼。因此本文就延續(xù)上一篇文章來向大家介紹“Hello AI World”圖像分類代碼。

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章（21）： “Hello AI World”圖像分類指令

前面我們花了不少篇幅，以“10行python代碼”為基礎(chǔ)，更深入地講解了Hello AI World項(xiàng)目的輸入（videoSource）、輸出（videoOutput）以及參數(shù)解析的功能，就是為了讓大家能更了解這個(gè)項(xiàng)目提供的工具是如此好用。

NVIDIA Jetson Nano 2GB 系列文章（20）：“Hello AI World”擴(kuò)充參數(shù)解析功能

本文的目的就協(xié)助大家，以前面的“10lines.py”代碼為基礎(chǔ)，擴(kuò)充解析參數(shù)的能力，這樣就能直接在指令行透過給定參數(shù)的方式，來改變所要的功能，這樣的方式也才能加入腳本之中，根據(jù)不同條件去進(jìn)行不同的任務(wù)。

Jetson Nano 2GB系列文章（19）：Utils的videoOutput工具

上一篇文章為大家深入地講解了videoSource()這個(gè)非常強(qiáng)大的輸入源處理模塊，本文的重點(diǎn)將聚焦在videoOutput()這個(gè)輸出標(biāo)的處理模塊。

Jetson NANO 2GB系列文章（18）：Utils的videoSource工具

如果你認(rèn)為這兩個(gè)功能只是簡(jiǎn)單地負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)接收與顯示的話，這就大大浪費(fèi)了項(xiàng)目作者的心血結(jié)晶，因此我們?cè)谶M(jìn)入本項(xiàng)目另外兩個(gè)深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用之前，先要把這兩個(gè)幕后功臣的內(nèi)涵展現(xiàn)出來，因?yàn)檫@與后面的應(yīng)用息息相關(guān)。