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みなさんこんにちわ、こんばんわ。SAIです。更新できていなくてすみません。最近仕事が忙しいのもあるのですが、、、JetsonOrinが壊れてしまって。。起動しようとしても画面が真っ黒なの。JetsonNanoはSDにUbuntuが入っているので、SDを入れなおすことで復旧できるのですが、JetsonOrinは、Flashなので入れ替えが効かないのですよね。復旧するためにSDKManagerが必要になるのですが、SDKManagerのインストー
みなさんこんにちわ、こんばんわ。SAIです。今日からは、JetsonNanoでHelloAiWorldを動かしてみたいと思います。今日の作業は、本当に”作業”です。HelloAiWorldを動かすための儀式と思って、事前準備を頑張ってください。まず、HelloAiWorldですが、NVidiaが公開しているGitHubにDockerが用意されています。それをなぞることで、画像認識などを理解しようというものです。画像の認識のさせ方や、画像の認識するプロセス、
みなさんこんにちわ、こんばんわ。SAIです。今日は、JupiterNoteBookで回帰プロジェクトを動かしてみましょう。今日のソースも、Nvidiaの「GettingStartedwithAIonJetsonNano」です。Courses–NVIDIAcourses.nvidia.comまたまたCSIカメラを使いますので接続しておきましょう。CSIカメラを繋いだ状態で、JupiterNoteBookを起動し、regression
みなさんこんにちわ、こんばんわ。SAIです。お仕事やら夏バテやらで飛び飛びです。今日は、JupiterNoteBookで画像認識をしてみましょう。今日のソースも、Nvidiaの「GettingStartedwithAIonJetsonNano」です。Courses–NVIDIAcourses.nvidia.comまたまたCSIカメラを使いますので接続しておきましょう。CSIカメラを繋いだ状態で、JupiterNoteBookを起動し、
みなさんこんにちわ、こんばんわ。SAIです。今日はJupiterNoteBookでカメラを動かしてみます。シングルボードコンピュータでデバイスを使うのは難しそうですが、JupiterNoteBookを使うと、各コードの意味を理解しながら動かすことができますよ！それでは、今日のソースも、Nvidiaの「GettingStartedwithAIonJetsonNano」です。Courses–NVIDIAcourses.nvidia.com今日はCS
みなさんこんにちわ、こんばんわ。SAIです。これから、JupiterNoteBookを動かしてみたいと思います。JupiterNoteBookは、SSHを使います。SSHのやり方は、↓この通り『【JetsonNano】0-2.SSHを動かそう』みなさんこんにちわ、こんばんわ。SAIです。JetsonNanoは、キーボードとマウス、ディスプレイを繋げたら、Jetsonだけでも普通のPCのように動か…ameblo.jpJupiterNotebookは、Nvid
みなさんこんにちわ、こんばんわ。SAIです。Jetsonで何ができるかを学習する上で、役に立つのがNvidiaのサイトでしょう。SAIは本国のサイトで迷子になりまくりましたが、Nvidiaの日本サイトにも学習ページが存在していました。JETSONAIコース&認定プログラムJetsonAICoursesandCertification(JA-JP)|NVIDIADeveloper名前からすると、ある程度慣れた人向けのような名称ですが、がっつり
みなさんこんにちわ、こんばんわ。SAIです。JetsonNanoは、キーボードとマウス、ディスプレイを繋げたら、Jetsonだけでも普通のPCのように動かせます。下こんな感じです。コマンドライン、ウェブ閲覧などいろいろできます。が、普段windowsを使っている人からすると、コマンドラインとかをメモしたり、手順書を作ったりするのは、慣れない分だけちょっと不便ですよね。できれば・・・・普段使っているPCから遠隔操作できたらいいですよね。そのほかに
みなさんこんにちわ、こんばんわ。SAIです。JetsonNanoを動かしていますが、起動した直後は日本語入力ができません。エクセルやインターネットでメモしたりするには、日本語が使えないと色々不便ですよね。調べたところ、日本語化の方法があるようです。以下サイトを参考にしました。Jetsonで日本語が入力できるようにする|FABSHOP.JP-デジタルでものづくり！ファブショップ！www.fabshop.jp日本語フォントをインストールコ
みなさんこんにちわ、こんばんわ。JetsonNanoをゲットしたSAIです。これから各記事の目次です。記事を書くたびに、リンクを更新していこうと思います。0JetsonNanoの準備0.Jetsonを１から動かしてみる。(2023/7/23)0-1.Jetsonの日本語化をする0-2.SSHを動かそう0-3.VNCでリモートデスクトップしよう1.JupiterNoteBookを動かしてみよう1-1.JetsonでJupit
みなさんこんにちわ、こんばんわ。JetsonNanoをゲットしたSAIです。動かす暇があまりないですが、動かす暇がないのでやったことをメモしないと忘れそう。特にJetsonの情報って、RassberryPiと比べて圧倒的に少ないんですよね。特に日本語が・・・・というわけで、思い出しながら少しずつメモを残していこうと思います。何よりも、SAI自身がすっかり忘れてしまう（滝汗基本的には、Nvidiaのホームページに書いていたことをメインにや
みなさんこんにちわ、こんばんわJetsonNanoが欲しいSAIです。先週、JetsonNanoが再版されてる！50個も！と伝えました。⇩のブログですね。『【JetsonNano】JetsonNanoが再版されてる！！』みなさんこんにちわ、こんばんわSAIです。最近やたら滅多高騰していたJetsonNanoは、9万円を超えていたよね。https://www.amazon.…ameblo.jpが、もう一度見に行ったところ・・・・Jetso
みなさんこんにちわ、こんばんわSAIです。最近やたら滅多高騰していたJetsonNanoは、9万円を超えていたよね。https://www.amazon.co.jp/NVIDIA-Jetson-Nano-%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%82%AD%E3%83%83%E3%83%88/dp/B07T6LYQZ6こんなの買えたもんじゃない。と思っていました。チョットあきらめ気味です。が、今年の6月に、次のシリーズが登場しました。JetsonOrio
みなさんこんにちわ、こんばんわSAIです。昨年のクリスマスに、サンタさんにお願いをしたJetsonNanoJetsonnanoが欲しいなぁ・・・SDカードや電源、ファンなどもろもろ込めたら2万円もするしなぁ・・・と、思いつつ・・・・月日が流れ、4月に衝撃的な事態が・・・・JetsonNanoB01開発者キットが10万超えばっかりになってました。Amazon|NVIDIAJetsonNano開発者キットB01|NVIDIA|パソ
GPUがないノートPCでYOLOv5を使って物体検出してみましたが動作が遅いためJetsonNanoで実施してみました。最初、CPUではできるのですがなかなかGPUでは実行できませんでした。いろいろ試した結果、次のバージョンと方法で実行きました。CPUよりやはり早いです。・YOLOv5-6.1・PyTorch1.9.0・torchvison0.10.0以下、ポイント・PyTorchはnvidiaのサイトからダウンロードしたものでないとGPUで動かない（pipでインスト
移転先のブログを更新しました。SpotPicoのソフトウェア開発について|SpotPicoRobot-FactorySpotPicoの現状今のところのSpotPicoの進行状況ですが、以下の事を行ました。・Fusion360によるボディーのモデル作成・光造形によるボディーの出力・ボディーの塗装・メカの積...www.spotpico.comELEGOOMars33DプリンターUV光造形式MSLALCD3Dプリンター6.6インチウルトラ4KモノクロLCDスク
DeepStreamSDK・Pythonで以前は「筆箱」と「本」を分けて検出できなかったのですが検出できるようになりました。学習ステップを5000から10000に変更して学習すると検出できるようになりました。学習に２時間位かかりました。変更前変更後バウンディングボックスの枠の大きさも小さく正確になってます。バウンディングボックスの色も検出によって分けてみました。「deepstream_test_3.py」の110行目あたり。---------
DeepStreamSDK・Pythonで以前はコンソールに信頼度を表示しました。今回はバウンディングボックスに信頼度を表示できるようにします。・信頼度を取得confidence_data='{0:.2f}'.format(obj_meta.confidence)・ラベルを取得display_text=pyds.get_string(obj_meta.text_params.display_text)・バウンディングボックスのラベル部分を置き換えるobj_meta.te
1つの物体を学習させて物体検出ができたので2つのものができるか試してみました。結論から書くと学習させたのが「筆箱」と「本」で似たような形のため区別がつかないようです。学習する枚数も100枚なのでもっと増やせば精度が上がるかもしれないです。実際の結果です。学習済みのデータ（cocoデータセット）でも試してみましたが「筆箱」を「本」か「ネクタイ」として検出されまさす。精度を上げるのが難しいですね。。
DeepStreamSDK・Pythonで物体検知したものが、どの程度一致しているか信頼度を表示したいと思います。「deepstream-test3」の内容を変更します。「deepstream_imagedata-multistream」を参考にすると「obj_meta.confidence」に信頼度の値が入っているようです。「deepstream_test_3.py」の110行目あたり。--------------------------------------
前回は、JetsonNanoでDeepStreamSDKを使って物体検出を実施しました。ただ、アプリで実施すると検出結果をトリガーとして次に別の処理を実施する方法が難しいようです。。DeepStreamSDKにはPythonBindingと言うものがありPythonで実行できるようです。これにより検出結果を利用しやすくなります。参考サイトJetsonNanoにDeepStreamSDKPythonBindingを入れて物体検出をしてみる（Deep
オリジナルでの学習モデルでやっと物体検出ができました。（Keras-YOLO3でやってたけど学習が進まず断念してました。。）Jetsonnanoで、オリジナルの学習モデルを使った物体検出Jetsonnanoで、オリジナルの学習モデルを使った物体検出[1/5]〜IBMCloudAnnotationsを使ったアノテーション編〜オリジナルの学習データを使って、Jetsonnanoで物体検出を行う方法を全５回でまとめます。連載の１回目は、学習モデルを作成するための準備として、教
JetsonNano2GBには、無線LAN機能が搭載されていません。有線LANのみでは使い勝手が悪いので手元にあったUSBドングルタイプの無線LANBAFFALOWI-U2-433DMS(搭載チップ：rtl8812au)を使えるようにしました。デスクトップ(GUI)からの操作のみで利用できました。JetsonNanoということでLinuxのターミナルでインストールするためのコマンドを打つ必要があると思いましたが、不要でした。現在の環境はubuntu18.04LTSです。有線LA
JetsonNano入門書も手元にあり、読みながらセットアップしたのでトラブルなくセットアップできました。今回JetPack4.5.1のイメージをダウンロードしました。記念にデスクトップの画面を貼っておきます。ChromiumブラウザやLibreOfficeアプリも利用できる状態になりました。想像以上にサクサクと動くものですね。ただ、YoutubeはフルHD(1080p)くらいまでならスムースに再生できましたが、2K/4Kの高解像度画像はカクツキが発生したり、処理待ちのク
Diskを使ったマイニングと言えば、ChiaCoinだが昨日SpareCoinが出てきた。JetsonNanoじゃ当たらないのはわかっているが、既存のPloを再利用できるSpareCoinの動作確認してみた。セキュリティとか盗難とか色々とリスクありそうだが、持ってかれるCoinもないので試してみる。環境設定はChiaと同じ。見た目が少し違うくらいで操作性も同じ。TotalNetworkSpaceはChiaとは単位違いだが、推定時間は案外長い。Plot数２９じゃ話にならな
昨日、NVIDIAのJetsonNanoを使って行った人工知能の果物検出実験『人工知能で果物を写真から検出する』NVIDIAのJetsonNanoという人工知能用小型コンピュータを使って、果物の写っている写真から果物を検出して種類を答えるという実験を、デモ画像をつかっ…ameblo.jpで、デモで用意されている写真ではなく、自前のイチゴケーキの写真で試してみました。その結果、30回の学習では1個だけ、100回の学習では2個とも検出することに成功しました。ここでも学習の効果は表れてい
NVIDIAのJetsonNanoという人工知能用小型コンピュータを使って、果物の写っている写真から果物を検出して種類を答えるという実験を、デモ画像をつかって確認してみました。これもデモ実験の範囲ではありますが、学習回数は独自に変えて、30回と100回としてみました。今回は、SSD-Mobilenetという画像から特定のものを検出する人工知能で、8種類の果物を検出することにしました。学習回数を30回と100回でどれくらい賢くなるかを比べてみました。8種類の果物とは、リンゴ、ミカン、
強化学習で成長過程を楽しめるけん玉のロボットを作りたいなと考えています。YouTubeで以前、けん玉をするアームロボットを見たことがあります。けん玉ロボットvs人間！勝つのはどっちだ!?うぐいす対決inけん玉ワールドカップ2018嵐の二宮くんも対決した「けん玉ロボット」けん玉ワールドカップ2018にも突如出現！damassy（人間）対ロボットのけん玉が対決がここに実現。気になる勝負の行方は!?■けん玉ロボットの詳細はコチラからhttp://www.maxis-inc.com/speci
人工知能で表記の当たり前そうなことをNVIDIAのJetsonNanoという人工知能用小型コンピュータを使って確認してみました。これもデモ実験の範囲ではありますが、学習回数は独自に変えて、35回と100回としてみました。今回は、ResNet-18という画像に写ったものを分類する人工知能を、ネコとイヌを識別することに特化させる転移学習（TransferLearning）と呼ばれる追加学習を行いました。こうすることで、一から学習させるよりも短時間で学習を修了させることができます。5000のト
人工知能用の小型コンピュータNVIDIAJetsonNano（写真１）を使って、画像分類の実験（デモ用のものですが）をしてみました。1枚の画像に写っているものを場所ごとに分類するもので、昔白地図で、土地利用の分類で、田んぼ、畑、道路などと色分けしたものに似ています。今回はデモながら、同じ学習済みの人工知能を使って、街の風景写真に写っているものを、自動車、道路、植物、建物などに分類するというものです（写真２～７）。元の画像、分類した結果、それらを重ねて表示したもの、そしてそれ
