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  2. buy.line.me › s › 大學學測大學學測推薦｜2023 一月優惠比價 | LINE購物

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  3. buy.line.me › u › articleNVIDIA Jetson AGX Xavier AI運算平台動手玩軟體篇：強大影像辨 ...

    • Ubuntu桌面操作更簡易
    • 用imagenet進行物品分辨
    • Visionworks即時影像處理與辨識
    • Deepstream即時分析25組full Hd影像
    • One More Thing，遊戲效能也來測一下吧

    Jetson AGX Xavier將作業系統整合在JetPack SDK中，使用者需要下載後在安裝x86-64 Ubuntu的電腦上將映像檔推送至Jetson AGX Xavier，才能完成安裝程序。相關檔案與說明請參考官方網站，這邊就不贅述。 需要注意的是Jetson AGX Xavier的預設電力模式為15W，所以筆者在測試過程會切換至效能全開的30W模式。操作方式為在終端機輸入下列指令 ，並透過下列指令 檢查目前的電力模式。 由於自行開發AI功能不但需要撰寫相關程式，還需準備大量的訓練資料，以及對AI模型進行反覆訓練，才能得到比較好的效果，坦白說已經超出筆者的能力範圍所及，因此下列範例將使用NVIDIA提供的程式、資料、AI模型進行說明，還請讀者見諒。 看得到 買得到▲ 使用者可以至官...

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    首先我們先測試利用ImageNet物品分類程式，搭配以1,000種物品資料庫訓練的AI模型，並「imagenet-console」指令輸入照片檔案給程式進行辨識（「透過imagenet-camera」指令則可直接辨識攝影機拍攝的物品）。 基本上輸入橘子、相機、吉他等出現於資料庫中物品的照片，ImageNet大多能成功辨識。而筆者很壞心地故意輸入與橘子相近的枇杷，ImageNet則因資料庫中沒有對應的資訊，導致AI將枇杷判斷為橘子。（筆者註：這並非是產品的缺陷，而是因為資料庫缺乏枇杷的資料，所以AI將枇杷辨識為外觀相近的橘子。） 此外ImageNet也出現了將相機辨識為電鑽的失誤，但這個問題比較可能是由資料庫與訓練後的AI模型不夠精良所致，只要提供更完備的資料庫並加強訓練，就能夠提升辨識的精準...

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    接下來我們測試由NVIDIA提供的VisionWorks電腦視覺SDK，這是套以OpenVX為基礎衍生的電腦視覺、影像處理技術，並針對CUDA進行最佳化，能夠用於機器人、無人機、自駕車、AR等應用情境。 以特徵追蹤（Feature Tracking）為例，系統可以即時分析攝影機所拍到的影像，並標註指定的物件，此外也能搭配霍夫變換（Hough Transform）來標註直線、圓形、橢圓形等幾何形狀，能在辨識空間中的道路、標線、交通號誌等等應用發揮功效。 動態預測（Motion EstIMATION）則能分析移動中的人或物體，並且預測移動的趨勢，有助於讓交通工具在移動時避免碰撞。 影像穩定（Video Stabilizer）顧名思義就是以軟體演算的方式，讓晃動中的影像變得穩定，不但能提升人眼觀看...

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    Jetson AGX Xavier的一大賣點能夠搭配DeepStreamSDK開發影像分析軟體，在終端裝置或IoT閘道上即時進行邊緣運算，除了能夠節省以往雲端運算需要將影片上傳至伺服所需的傳輸頻寬，也有助於降低資料處理的延遲。 在下面的範例中，筆者透過25支預錄的影片模擬輸入25組攝影畫面的情境，並讓系統辨識、標註出現在畫面中的人與車輛。 ▲DeepStream提供完整的硬體加速影像解碼、影像辨識工具，能用於即時影像分析。 看得到 買得到▲ 這次進行的範例為同步即時分析25組攝影畫面。 看得到 買得到▲ 系統可以標註各畫面中的人與車輛。 看得到 買得到▲ 高速移動中的車輛也能正確標註。 看得到 買得到▲ 人車混雜的場景也沒問題。

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    既然Jetson AGX Xavier搭載了8核心Arm處理器與512 CUDA核心的繪圖處理器，那想必能在遊戲上發揮不錯的效能吧。 首先筆者以glmark2進行OpenGL效能測試，Jetson AGX Xavier能夠跑出6993分。 而用使glmark2-es2搭配「--off-scREEN」參數進行不顯示測試畫面的OpenGL ES效能測試的話，分數則為3142分。相較之下先前筆這介紹過的Odroid N2以glmark2-es2-fbdev搭配「--off-screen」參數測試的成績僅有約300分，而Odroid XU4約為250分，可見Jetson AGX Xavier的繪圖效能非常出色。 而筆者使用Dolphin模擬器測試任天堂Wii遊戲執行的效能時，發現在預設設定下FPS大...

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