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#检测yolov4tensorrt模型：刚开机：4个CPU使用率刚开机都是在百分之2-25%之间浮动的！GPU使用为0使用Yolov4 在416x416的情况下，CPU和GPU使用情况每帧的检测时间约为0.21s，检测帧率为：1000210≈4.76(fps)\frac{1000}{210}\approx{4.76}(fps)2101000≈4.76(fps)运行了10分钟之后，硬件设备温度都会
然后在电脑找到自己要下载的torch版本，https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-10-now-available/72048，我的3.6.9用1.8版本可以下载。https://github.com/pytorch/vision，找一下自己下载的torch版本对应的torchvision版本，我就要下载
它加载图像（或多张图像），使用TensorRT和imageNet类进行推理，然后叠加分类结果并保存输出图像。这里视频就放一份了，理论上将既然有概率性的问题求解方式，不同时间运算的结果可能会有差异。第一次运行神经网络，虽然模型是预训练的，但是本地部署还是有个初始化过程，好像是建立一些cache的过程，具体有待进一步研究。国内，由于“墙”的存在，对于我们这种处于起飞阶段的菜鸟来说就是“障碍”。那么问题
本文探讨NVIDIA Jetson TK1在高性能计算中的应用，重点分析其统一内存架构的性能优势及低功耗特性。通过与独立GPU对比，验证了TK1在云设备场景下的能效表现，并提出其作为协同调度平台的潜力，适用于节能型高性能计算环境。
为了解 Nvidia Jetson 视频解码过程，搜索了其中的代码，发现解码器是类 videoSource 的衍生类。于是决定先看看 videoSource 是如何定义的搜了一下， 发现 videoSource.h、videoSource.cpp 位于目录 /home/jetson/jetson-inference/utils/video。1. videoSource 的定义我们先来看看 vide
类 videoOutput 的定义如下。查看了一下 videoOutput.cpp，发现它作为一个抽象类，依然很流氓地引用了其衍生类 glDisplay.h、gstEncoder.h。1. videoOutput 的定义class videoOutput{public:static videoOutput* Create( const videoOptions& options );sta
欢迎大家关注笔者，你的关注是我持续更博的最大动力原创文章，转载告知，盗版必究在Jetson Xavier NX上导入tensorflow报错：AttributeError: module 'wrapt' has no attribute 'ObjectProxy'文章目录：1 问题说明2 解决错误2.1 找到问题的原因2.2 最终错误的解决方式环境说明：NVIDIA Xavier NX 开发板安装
Jetson Nano B01是一款性价比高的AI开发板，适合新手入门。主要优势在于价格便宜（1249元套件）、使用方便（带完整接口）、功耗低（5-10W）。但性能有限（0.5TOPS）且兼容性较差（仅支持Jetpack4.6.3）。购买建议选择包含TF卡、外壳、电源等配件的套装。使用需注意与官方版的系统配置差异，建议通过供货商提供的预装系统启动。使用时可通过USB共享网络，注意文件系统兼容性问题
最近准备出差，带着Jetson Orin Nano配套的裸奔屏幕，非常不方便。所以打算采用Headless的方式带着主机跑。要做到这样，当然需要最基本的就是远程登录ssh/vnc。可惜当不接物理屏幕的时候，远程VNC只能看到一个logo。好吧，谁叫咱们技术出生，搞定了，希望永远别来折腾了，记录下来。
本文介绍了在Jetson Nano B01SUB上实现3D音频输出的方案。硬件采用USB声卡+立体声耳机，软件使用Python结合pyglet或pyaudio库。文章对比了Jetson Nano的经济性和性能局限，建议AI应用可考虑更高配版本。重点讲解了pyglet实现3D音频的代码方案，包括OpenAL驱动配置、HRTF启用、声音定位等核心功能，并提供了可运行的完整示例代码。同时提供了基于pya
在Jetson板子上多次遇到编译caffe或video-caffe或opencv时或者某些网络模型的python代码内调用的C++版加速算子时，会遇到编译到半路报这种错误:c++: internal compiler error: Segmentation fault (program cc1plus)Please submit a full bug report,...后面更多的信息就不贴出来了
接下来，将专注于目标检测，通过提取边界框来找到帧中各种目标的位置。与图像分类不同，目标检测网络能够在每帧中检测到多个不同的目标。默认使用的模型是基于MS COCO数据集训练的91类SSD-Mobilenet-v2模型，该模型在Jetson上结合TensorRT实现了实时推理性能。国内，由于“墙”的存在，对于我们这种处于起飞阶段的菜鸟来说就是“障碍”。对象接受图像作为输入，并输出检测到的边界框坐标列
文章目录环境建立python3功能包初始化工作空间创建功能包编写节点编译亲测可行，如有疑惑，直接先跳到最后查看效果图~所使用的python为3.6.9。环境Jetson nanoUbuntu18.04python3.6.9ROS MelodicJetson系列基础环境配置：Jetson系列——Ubuntu18.04版本基础配置（换源、ROS、远程桌面、开机自连WIFi、SD卡备份）建立python
1. Jetson TX2开机自动挂载CAN模块（1）在/etc/init.d/目录下创建can_load.sh脚本文件，内容如下：#!/bin/sh#命令modprobe canmodprobe can-rawmodprobe can-bcmmodprobe can-gwmodprobe can_devmodprobe mttcanexit 0（2）修改文件的权限：sudo chmod 755
在NVIDIA Jetson AGX Orin上部署千问多模态大模型Qwen2.5-vl，并利用其进行对画面中的目标物体的检查及位置返回。
人作为CUDA编程初学者，在学习编写使用CUDA计算矩阵相乘代码时发现，如果我的 block_size >= 64 时，代码就会计算出错。本篇旨在分析block_size设置过大产生错误的原因并给出改正方法，以及介绍一些查看CUDA设备线程块大小的方法
文章目录一、jetson安装triton-inference-server1.1jtop命名行查看jetpack版本与其他信息1.2下载对应版本的安装包1.3解压刚刚下载的安装包，并进入到对应的bin目录下1.4尝试运行一下tritonserver二、运行triton-inference-server2.1下载相关文件包2.2生成模型文件2.3启动tritonserver三、测试triton cl
NVIDIA Jetson AGX Orin源码编译安装CV-CUDA__非opencv的cuda版本
文章目录前言40-Pin扩展口中的UARTpyserial调试串口微信公众号前言Nvidia Xavier GPIO 输入输出 中断 PWM上节总结了40-Pin扩展口中GPIO的应用, 本节介绍一下UART的应用. Xavier引出5路串口, 参考前篇Nvidia Jetson AGX Xavier 硬件相关中的UART一小节.40-Pin扩展口中的UART40-Pin扩展口中引出...
注意 Jetson 采用的不是 x86_64，而是因为Jetson 系列开发板采用的 ARM64 架构，不是 x86_64架构，因此无法直接安装成功，会提示如下错误因此需要下载形式的安装包，推荐使用下载安装，我选择的是 Anaconda3-2023.03-Linux-aarch64.sh。然后一路 yes即可！
我有NVIDIA Jetson Nano和FullHD Ip相机。摄像机流RTSP / h264。我想从这台相机的python脚本中解码帧以进行分析。CPU 解码因此，我尝试使用类似的方法：# import the necessary packagesfrom imutils.video import VideoStreamimport imutilsimport timeimport cv2#
在英伟达官网针对Jetson提供很多现有适配大模型方法，想学习的进入网站链接有参考适配步骤。
最近要将一个使用PySide6写GUI的程序部署到英伟达Jetson Nano上。原本以为装个conda就能很快装好环境，结果发现arm的生态有点太糟糕了，啥都要自己编译安装，尤其是这个Pyside6。经过几天的探索，终于成功安装，于是写篇教程弥补一下网上对相关内容的缺失。Pyside6不仅源码要自己编译，相关的各种依赖也各种麻烦。下文将我用源码编译安装PySide6的完整历程都写下来了。首先要安
NVIDIA Jetson系列安装torch, mmdetection+mmaction2的环境配置全流程 ，并部署open-mmlab的项目(mmdetection+mmaction2)，并解决预见到的问题
三种方案给Jetson Orin Nano安装系统;1:使用>32G的SD卡安装开发套件;2:在Ubuntu18.04下通过SDK Manager软件在线安装系统.3:在Ubuntu18.04下通过脚本方式安装系统.
英伟达 Jetson Nano 新手必备：使用CSI或USB摄像头拍摄第一张照片1. 引言1.1 支持的摄像头1.2 nvgstcapture2. 在屏幕上开始捕获和预览显示2.1 CSI摄像机2.2 USB摄像头3. 拍照并保存到磁盘3.1 CSI摄像机3.2 USB摄像头4. 捕获视频并保存到磁盘4.1 CSI摄像机4.2 USB摄像头5. 在容器内使用相机5.1 CSI摄像机5.2 USB摄
自从JetPack 升级到 5.0版本之后，可以，官方教程提供了三种方法：SD卡、SDK Manager 以及 apt安装Jetpack。前两种主要用于Orin系列之前的 Jetson开发板，主要针对还没有烧录系统的空机。而从 Jetson Orin系列开始，便支持 apt 安装 Jetpack。
文章目录前言载板PCB层叠与阻抗699-Pin连接器以太网M.2PCIE40-Pin扩展口风扇接口自动控制接口电源域按键和指示灯音频接口eSATA / USB 3.1 Type A连接器UFS / Micro SD插槽HDMIUSB Type-C 和 Micro-USBI2CSPIUARTCAN官方验证过的电源/扩展卡总结 / 参考微信公众号前言几种Jetson的对比:Xavier的接口有...
Jetson因为是基于arm的与传统基于x86的主机或服务器的模型部署略有差别，但基本类似，主要分为三步。
Jetson Orin系列AI开发板就是百花齐放的统一内存阵营的一员。在固件更新后，Jetson Orin Nano的8G版本性能释放到了25w，双通道内存带宽达到了102GB/s，算力也是来到了恐怖的67TOPS。
本文主要介绍了NVIDIA Jetson Orin Nano 8G 开发板开箱测评：边缘AI设备的性价比之选，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。
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