JetsonNano2GBの初期セットアップから画像認識を試すまでの手順

えびかずき

こんにちは、えびかずきです。

今回はJetsonNano2GBの初期セットアップ手順について説明します。

その後、サクッと画像認識を試すところまでやっていきましょう！

初期セットアップについては、下記リンクのNvidia公式サイトに書いてありますが、ここでは備忘録的に、私がセットアップした時の記録を残しておこうと思います。

もしうまく行かない人がいたら、少しでも参考になればと思って記事を残して起きます。

Getting Started with Jetson Nano 2GB Developer Kit

最終的にjetson-inferenceを使って以下のような画像検知を実行できました。
少し見づらいですがご容赦ください。。

開発環境

・Jetson Nano 2GB

Amazonで6000円くらいで購入しました。

追加で準備したもの

・電源アダプタ(USB-C)
・64GB-microSDカード
・有線LANケーブル
・マウス
・モニタ
・Webカメラ （Logicool C270）

Jetson Pack SDKをダウンロードする

まず、JETSON SDKをダウンロードします。

今回は2021/3/8時点で最新のJetPack4.5.1を使いました。

上記リンクにアクセスして赤枠のSD Card Imageからダウンロードできます。

SDカードにSDKデータを書き込む

MacPCの場合、balenaEtcherという書き込みソフトを使用することが推奨されています。

Macでない方はこちらを参照のこと。

リンクからインストールして、ソフトを起動します。

１．Flash from fileでダウンロードしたJetPackのZIPファイルを選択。

２．Select targetでPCに差し込んだSDカードを選択。

３．Flash！をクリックして書き込みを開始。

環境やバージョンにもよりますが、約20分ほど待てば書き込みが完了します。

下のような画面になれば完了です。

続いて、下の警告が出てきますが、これは書き込みエラーではないので問題ありません。

取り出すを選択してSDカードを取り出してください。

Jetson Nano 2GBを起動する

SDカードをJetsonNano２GBに差し込んで、電源を入れます。

初期起動で以下の設定をする必要があります。

• システム言語、キーボードレイアウト、およびタイムゾーンを選択
• ユーザー名、パスワード、コンピューター名を入力
• オプションでワイヤレスネットワークを構成する
• APPパーティションサイズを選択します。
  （推奨の最大サイズでOK）
• スワップファイルを作成する。
• （推奨の7GBでOK）

とりあえずこれで初期セットアップは完了です。

物体検知を試してみる

ここではNVIDIAのTensorRTを使ったjetson-inference「Hello AI World」を使って物体検知を試してみます。

手順は下記リンクの通り、

https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/aux-docker.md

ビルド済みのDockerコンテナを利用します。

ターミナルを開いて、以下のコマンドを実行します。

$ git clone --recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
$ cd jetson-inference
$ docker/run.sh

cd build/aarch64/bin
./imagenet-camera.py --camera=/dev/video0

まとめ

今回はJetsonNano2GBの初期セットアップをして、Webカメラを使った画像認識を試すまでを紹介しました。

今後はJetsonNano2GBで色々試していこうと思っていますので、都度記事にしていこうと思います。

乞うご期待。

その他参考URL

jetson-inferenceの使い方については、この記事が参考になりました。

エッジAI(Jetson Nano 2GB)で生田緑地の物体をリアルタイム認識してみました