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

1. はじめに
2. Jetson Nanoとは
3. 人工ニューラルネットワーク（DNN）とは
4. Jetson NanoにNvidiaデモをインストールする方法
5. ビジョン認識デモの実行方法
6. デモの結果の解析
7. Jetson Nanoの追加の機能とは
8. 今後の展望
9. まとめ
10. 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

• Nvidia Jetson Nano official website: https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-developer-kit
• Hello AI World demo repository: https://github.com/dusty-nv/jetson-inference