NVIDIA Jetson AGX Xavier AI运算平台着手玩软体篇:壮大影象辨识功用可立即剖析25组影片

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我们在前篇文章引见了NVIDIA Jetson AGX Xavier的硬体规格,在接下来的文章中,笔者会聚焦于软体运用的局部,透过类型程式举行物品区分、特性追踪、动态展望、影象稳固等多种影象辨识,来展示Jetson AGX Xavier所能施展的功用,让读者对这台AI电脑有更深切的相识。


Ubuntu桌面操纵更浅易

Jetson AGX Xavier将作业体系整合在JetPack SDK中,运用者须要下载后在装置x86-64 Ubuntu的电脑大将映像档推送至Jetson AGX Xavier,才能完成装置顺序。相干档案与申明请参考官方网站,这边就不赘述。


须要注重的是Jetson AGX Xavier的预设电力形式为15W,以是笔者在测试历程会切换至效能全开的30W形式。操纵体式格局为在终端机输入以下指令


$sudo nvpmodel -m 0


,并透过以下指令


$sudo nvpmodel -q


搜检如今的电力形式。


由于自行开辟AI功用不只须要撰写相干程式,还需预备大批的练习材料,以及对AI模子举行重复练习,才能获得对照好的效果,坦白说已超越笔者的才能局限所及,因而以下类型将运用NVIDIA供应的程式、材料、AI模子举行申明,还请读者包涵。


运用者可以或许致官方网站下载包罗Ubuntu作业体系整的JetPack SDK。


运用者可以或许透过「$sudo nvpmodel -m 0」指令切换至效能全开形式,并搜检电力形式是不是为「NV Power mode: MODE_MAXN」。


用ImageNet举行物品区分

起首我们先测试应用ImageNet物品分类程式,搭配以1,000种物品材料库练习的AI模子,并「imagenet-console」指令输入照片档案给程式举行辨识(「透过imagenet-camera」指令则可直接辨识开麦拉拍摄的物品)。


基本上输入橘子、相机、吉他等涌现于材料库中物品的照片,ImageNet大多能胜利辨识。而笔者很坏心肠有意输入与橘子邻近的枇杷,ImageNet则因材料库中没有对应的资讯,致使AI将枇杷推断为橘子。(笔者注:这并非是产物的瑕玷,而是由于材料库缺少枇杷的材料,以是AI将枇杷辨识为表面邻近的橘子。)


另外ImageNet也涌现了将相机辨识为电钻的失误,但这个题目对照多是由材料库与练习后的AI模子不敷优良而至,只需供应更完全的材料库并增强练习,就可以或许提拔辨识的精准度。


ImageNet与大局部类型程式一样没有图型介面,需在终端机中以笔墨指令操纵。


歧将橘子的照片输入练习好的模子,AI就会辨识这物件有99.847%的辨识效果为橘子。


这张照片的辨识效果为87.583%橘子。


输入这张相机的照片,也能准确辨识。


吉他一样能准确辨识,而且ImageNet还知道这是电吉他。


有意输入枇杷的照片,辨识效果为81.458%橘子。


这张枇杷的照片辨识效果只要14.304%可能为橘子,AI也因材料库缺少枇杷的材料而误判。


这张相机被辨识为70.229%可能为电钻,与现实状况落差甚大。


VisionWorks立即影象处置惩罚与辨识

接下来我们测试由NVIDIA供应的VisionWorks电脑视觉SDK,这是套以OpenVX为基本衍生的电脑视觉、影象处置惩罚手艺,并针对CUDA举行最好化,可以或许用于机器人、无人机、自驾车、AR等运用情境。


以特性追踪(Feature Tracking)为例,体系可以或许立即剖析开麦拉所拍到的影象,并标注指定的物件,另外也能搭配霍夫变更(Hough Transform)来标注直线、圆形、卵形等多少外形,能在辨识空间中的途径、标线、交通号志等等运用施展功能。


动态展望(Motion Estimation)则能剖析挪动中的人或物体,而且展望挪动的趋向,有助于让交通对象在挪动时制止碰撞。


影象稳固(Video Stabilizer)望文生义就是以软体演算的体式格局,让晃悠中的影象变得稳固,不只能提拔人眼寓目的舒适度,也有助于下降自驾车等交通对象在挪动时形成开麦拉晃悠的水平,进而提拔辨识精确性。




▲特性追踪可以或许标出途径上的标线、护栏、车辆等物件。

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体系也能标示这些特性挪动的状况。




▲霍夫变更能透过数学演算体式格局侦测多少型状。


辨识出的途径标线以蓝色线条标注。




▲动态展望可以或许展望人或物体的挪动趋向。


展望的趋向会以箭头显现。




▲影象稳固能下降影象晃悠的状况。


稳固后的影象可以或许提拔辨识的精确性。


DeepStream立即剖析25组Full HD影象

Jetson AGX Xavier的一大卖点可以或许搭配DeepStream SDK开辟影象剖析软体,在终端装置或IoT闸道上立即举行边沿运算,除可以或许节约以往云端运算须要将影片上传至伺服所需的传输频宽,也有助于下降材料处置惩罚的耽误。


鄙人面的类型中,笔者透过25支预录的影片模仿输入25组拍照画面的情境,并让体系辨识、标注涌如今画面中的人与车辆。




▲DeepStream供应完全的硬体加快影象解码、影象辨识对象,能用于立即影象剖析。


此次举行的类型为同步立即剖析25组拍照画面。


体系可以或许标注各画面中的人与车辆。


高速挪动中的车辆也能准确标注。


人车混淆的场景也没题目。


One More Thing,游戏效能也来测一下吧

既然Jetson AGX Xavier搭载了8中心Arm处置惩罚器与512 CUDA中心的画图处置惩罚器,那想必能在游戏上施展不错的效能吧。


起首笔者以glmark2举行OpenGL效能测试,Jetson AGX Xavier可以或许跑出6993分。


而用使glmark2-es2搭配「--off-screen」参数举行不显现测试画面的OpenGL ES效能测试的话,分数则为3142分。相较之下先前笔这引见过的Odroid N2以glmark2-es2-fbdev搭配「--off-screen」参数测试的结果仅有约300分,而Odroid XU4约为250分,可见Jetson AGX Xavier的画图效能异常精彩。


而笔者运用Dolphin模仿器测试任天堂Wii游戏实行的效能时,发如今预设设定下FPS约莫只要50帧摆布,没法到达60帧全速实行的目的,这多是由于软体与驱动程式没有最好化而至,考量Jetson AGX Xavier的用处为AI运算而不是游戏,以是这也不算是产物的瑕玷。


glmark2是Linux体系上的OpenGL显现效能测试对象。


Jetson AGX Xavier可以或许在glmark2获得6993佳绩。


换到glmark2-es2不显现画面测试结果则为3142分。




▲NVIDIA Jetson AGX Xavier 可以或许透过Dolphin模仿Wii游戏。


但在预设状况下没法以FPS 60帧状况全速实行。


NVIDIA Jetson AGX Xavier是效能极强且电力效力精彩的边沿AI运算平台,可以或许现实运用于机器人、无人机、自驾车、IoT闸道等情境,可以或许说是如今高效能AI的最好解决方案之一。系列文章:
NVIDIA Jetson AGX Xavier AI运算平台着手玩硬体篇:电力效力更高的特化AI电脑
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