Jetsonプラットフォームは、ディープラーニング コンピューティングの学習やプロジェクトへの実装を開始するための非常に強力な方法です。NVIDIAのJetson TX1またはTX2 開発キットまたはモジュール とこのDeep Visionチュートリアルを使用して、ディープラーニング ニューラル ネットワークの構築をすぐに開始します。
ディープラーニングとは何ですか?
ディープラーニング ネットワーク開発の2つの主なフェーズは、 トレーニング と 推論です。NVIDIAは、 ディープラーニングの説明チュートリアルで、両方について簡潔に紹介しています。
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ディープラーニングシステムのセットアップ
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NVIDIA画像認識
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NVIDIA Digitsオブジェクト検出
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セグメンテーション
このチュートリアルでは、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) のトレーニングにホストPCを使用し、推論にはJetsonを使用します。ホストPCは、Jetsonデバイスを現在のJetPack SDKバージョンでフラッシュするために使用されます。また、ホストにUbuntuをインストールする方法、ホストでJetPackを実行する方法、NVIDIAドライバーをインストールする方法なども学習します。
NVIDIAの「imageNet」を使用して、特定の画像を認識し、それを目的のオブジェクトである可能性として表現します。 NVIDIAは、AlexNetおよびGoogleNetネットワークで使用するライブ カメラ プログラム、コマンド ライン インターフェイス、および1000個の事前トレーニング済みオブジェクトのデータベースを提供します。
NVIDIAの「detectNet」オブジェクト検出/位置特定ネットワークを使用して、特定のオブジェクトである可能性を識別するだけでなく、カメラで検出されたオブジェクトを物理的に特定する方法を学びます。
シンプルな2D画像入力でオブジェクトのピクセルごとのラベル付けが可能な完全畳み込みセグメント化モデルを提供することで、環境センシングと衝突回避に事前トレーニング済みの「segNet」認識モデルを使用する方法を学習します。
これまで以上に速いプロトタイプ作成
NVIDIAの 「2日間でデモができるチュートリアル」 では、ガイド、ソフトウェア サンプル、さらには事前トレーニング済みのネットワーク モデルなど、独自のディープラーニング ニューラル ネットワークの構築を開始するために必要なすべてのツールがユーザーに提供されます。Jetson TX2を使用している場合でも、別のプラットフォームを使用している場合でも、このチュートリアルは独自の概念実証を行うのに役立ちます。
NVIDIAのステップバイステップの紹介とJetsonプラットフォームのパワーを活用すれば、すぐにディープラーニングを設計に実装できるようになります。