ジェットソンNanoでビジョン認識を体験しよう!
テーブルコンテンツ
- はじめに
- Jetson Nanoとは
- 人工ニューラルネットワーク(DNN)とは
- Jetson NanoにNvidiaデモをインストールする方法
- ビジョン認識デモの実行方法
- デモの結果の解析
- Jetson Nanoの追加の機能とは
- 今後の展望
- まとめ
- 参考文献
1. はじめに
こんにちは、今回はJetson Nanoのビジョン認識機能について調査していきます。128コアのメイカーボードを使って、カメラを接続し、人工ニューラルネットワークを活用して物体を認識します。まず、Jetson Nanoについて紹介し、次にDNNの基本原理について説明します。そして、Nvidiaのデモである"Hallo AI World"をインストールし、どのような物体を認識できるかを確認します。
2. Jetson Nanoとは
Jetson Nanoは、果物の名前ではなく、果物を認識できる小型コンピュータです。DNNを活用して、魔法のように物体を認識します。まず、DNNが具体的に何か、そしてビジョン認識にどのように応用されるかを説明しましょう。
3. 人工ニューラルネットワーク(DNN)とは
人工ニューラルネットワーク(Artificial Neural Network)またはDNNは、機械学習で広く使用されています。DNNは、ノードと呼ばれる変数の層で構成されており、各ノードは正のまたは負の数値を持つことができます。ネットワークへの入力は、ノード間の重み付けパターンのトリガーとなり、これによって出力が生成されます。入力と出力の間に、複数の隠れ層があるネットワークは、深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network)またはDNNと呼ばれます。DNNは、明示的にプログラムされていないことがあり、学習フェーズと推論フェーズの2つの操作フェーズを持っています。
4. Jetson NanoにNvidiaデモをインストールする方法
まず、Nvidiaのデモである"Hallo AI World"をインストールする方法を説明します。このデモには、1000種類の物体を認識できる事前学習済みDNNが含まれています。インストール手順はGitHubに詳細に記載されています。まず、ターミナルを開き、必要なソフトウェア(gitとcmake)をインストールします。次に、デモリポジトリをクローンし、ディレクトリに移動します。ソフトウェアを更新して初期化し、ディレクトリを作成して必要なファイルをダウンロードします。最後に、プロジェクトをコンパイルしてインストールします。
5. ビジョン認識デモの実行方法
デモのセットアップが完了したら、実際にビジョン認識デモを実行してみましょう。デモはカメラでリアルタイムの映像を取り込み、事前学習済みDNNを使用して物体を認識します。デモを実行するコマンドをターミナルで入力し、画面上に映し出される結果を確認します。物体の種類と信頼度(確率)が表示されます。
6. デモの結果の解析
実行結果を分析しましょう。様々な物体を認識することができることがわかります。正確な物体認識ができている一方で、時折誤った判断をすることもあります。認識結果の信頼度や混乱度についても考察します。
7. Jetson Nanoの追加の機能とは
Jetson Nanoには、ビジョン認識以外の追加機能もあります。これについても紹介します。
8. 今後の展望
今後のビデオでは、Jetson Nanoのさらなる機能について探求していきます。
9. まとめ
本記事では、Jetson Nanoのビジョン認識機能について紹介しました。DNNの基本原理からデモの結果までを詳しく解説しました。
10. 参考文献