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TX2适用于什么领域_python

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资料来源:网络整理       时间:2023/3/9 4:40:31       共计:3558 浏览

TX2适用于什么领域?

近期正在开发一个基于TX2的应用项目,看到这个问题,就结合自己在使用TX2过程中的体验谈谈我的心得吧。

官方给出的文档始终强调它适合于深度学习、计算机视觉、GPU计算、多媒体处理等领域,实际上它确实适合这些方面,我们的应用就是基于深度学习的图像处理问题。

先看一下它的近距离写真吧^_^:

我们使用的是一款基于C语言的开源深度学习框架——Darknet,使用该框架主要是因为我们使用的神经网络参考了Yolo,也是Yolo作者开发的一套对应框架。实际上,该框架也可以用来运行别的一些结构的卷积神经网络。

此处说点题外话,Yolo作者的操守还是很高的,前段时间为了反对将Yolo用于军事领域,层声称要退出相关研究。

对于如下网络结构,使用1024*1024的图片进行测试,大概需要100-200毫秒。

下面是官方给出的规格参数:

以及使用官方刷机包刷机之后相关工具软件情况:

使用前先考虑能否满足自己的需要?

优势与长处:

1、适合做图像处理方面的应用,硬件自带摄像头,工具包集成了OpenCV,Python等开发工作,很适合初学者使用;

2、集成了CUDA和CUDNN,适合神经网络与深度学习方面的应用;

3、集成度高,体积、重量较轻,价格相对较低,适合嵌入式方面的开发。有人已经将该模块应用于无人家项目。

4、对于成本要求较高,可以选择低端产品Nano,对于性能要求较高可以选择Xavior,代码容易移植。

不足与注意事项:

1、虽然TX2支持深度学习,但是对于目前流行的PyTorch深度学习框架的支持并不友好,目前没有现成的whl文件(虽然我在网上找到了现有的whl链接,但是根本无法下载,即使翻墙也不行),此外也试过PyTorch源码编译方式,网上有很多攻略,但是实际中总会遇到莫名其妙的错误,目前正在研究,还没有找到终极解决方案,如果有哪位朋友有过成功的编译经验,烦请不吝赐教;

2、TX2实际分核心模块和开发套件,核心模块需要自己开发载板,适合企业级应用,对于新学者,建议选开发套件,购买时让客服帮忙刷机,这样拿到板子就可以快速上手。否则需要刷机,因为国内访问外部网络速度太慢,刷机是一件非常痛苦的事情;

3、虽然有诸多优势,但是它的计算能力有限,只适合于具体的应用,不适合作为训练运算平台。

4、开发套件只支持HTMI输出,配显示器时需要注意,此外鼠标、键盘等需要自己配置,考虑到USB接口太少,还得在配一个USB HUB。

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