Jetson 平台是了解深度学习计算或将其融入项目的一种极为强大的方式。使用 NVIDIA 的 Jetson TX1 或 TX2 开发套件或模块及本深度视觉教程快速构建深度学习神经网络。
什么是深度学习？
深度学习网络开发的两个主要阶段是训练和推断。NVIDIA 在其深度学习说明教程中进行了简明的介绍。
深度学习设计教程：四大必要步骤
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系统设置
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图像识别
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对象检测
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分段
本教程使用主机进行深度神经网络（DNN）的训练，以及 Jetson 进行推断。主机用于使用当前版本的 JetPack SDK 闪存 Jetson 设备。同时学习如何在主机上安装 Ubuntu，如何在主机上运行 JetPack 以及安装 NVIDIA 驱动程序等！
使用 NVIDIA 的“imageNet”识别特定图像，并将其表示为成为所需对象的概率。 NVIDIA 提供一个实时摄像头程序，一个命令行界面和一个包含 1000 个预训练对象的数据库，用于 AlexNet 和 GoogleNet 网络。
了解如何使用 NVIDIA 的“detectNet”对象检测/定位网络物理定位摄像头所看到的对象，而非仅仅识别其成为特定对象的概率。
了解如何提供能够使用简单的 2D 图像输入为对象进行逐像素标记的全卷积分段模型，使用预训练“segNet”识别模型进行环境感应和防撞。
原型制作达到前所未有的速度
NVIDIA 两天创建演示程序教程为用户提供了所有必要的工具，包括指南、软件样本，甚至是预训练网络模型，帮助您开始构建自己的深度学习神经网络。无论您使用的是 Jetson TX2 还是其他平台，本教程都将帮助您获得自己的概念验证。
利用 NVIDIA 的分步介绍和 Jetson 平台的强大功能，您可以快速将深度学习融入设计。