Jetson Nano for Computer Vision
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Bienvenido
En esta sección concentraré toda la información que vayamos generando en el curso. Al pie de página he habilitado una sección de comentarios por si desean contribuir o reportar algun error. Solo compartiendo, colaborando y haciendo es como nuestro aprendizaje puede mejorar.
Instalación y Documentación de JetPack para Jetson Nano
Repositorios que revisaremos
Nota: Esta página se estará actualizando constantemente.
Semana 1: Introducción a la Jetson Nano y preparación del entorno
- Instalar Setting Up Jetson Nano Waveshare
- Generar claves SSH (Opcional pero muy útil)
Semana 2: Introducción al uso de VSCode con la Jetson Nano
- Setting Up CMake (Configuracion de proyectos en C++)
- Uso de Jupyter Notebooks con VSCode
- Introducción a OpenCV en Python.
Semana 3: Instalación de dependencias, uso de contenedores, instalacion de Jupyter y repaso de Python
Semana 4: Introducción a Jetson Inference y configuración del proyecto
- Primeros pasos en C++
- Manipular imagenes con Python
- Copiar archivos desde la linea de comandos bash con SCP
- Guía para etiquetar imágenes con makesense
Semana 5: Procesamiento de imágenes y videos con Jetson Inference
- Captura y procesamiento de imágenes con OpenCV.
- Reentrenamiento del modelo SSD en Google Colab.
Semana 6: Clasificación de imágenes con Jetson Inference
- Modelos preentrenados para clasificación.
- Uso de imageNet para clasificación.
- Ejercicio práctico de clasificación en tiempo real.
Semana 7: Detección de objetos con Jetson Inference
- Modelos preentrenados para detección de objetos.
- Uso de detectNet para detección.
- Ejercicio práctico de detección en tiempo real.
Semana 8: Optimización y rendimiento
- Uso de CUDA y TensorRT
- Ejercicios prácticos de optimización.
Semana 9:
Preprocesamiento del dataset Entrenar redes neuronales convolucionales en una GPU.
Semana 10: Final
Medidas de rendimiento de los clasificadores para vision por computadora