Это классная вещь она для CNN(нейронных сетей) и классификации/распознования объектов, но в процессе построения карты глубины со стерео-камер она не учавствует.
Т.е. может сильно разгрузить обычную систему со стерео-камерами или помогать в работе с камерой ToF, лидаром или же интеловскими стерео-камерами ( www.intelrealsense.com/compare-depth-cameras — в них карта глубины считается внутри камеры )
Ставить Jetson в пару к TinkerBoard врядли целесообразно — это скорее информация для версии 2.0 вашего самолёта :) Может, к тому времени и I/O платы поменьше физически (ближе по размеру к StereoPi) появятся для Jetson Nano Compute Module.
500GFlop у Jetson Nano — это для int для CNN — для float32 меньше. Впрочем, как и 90 для Tinker Board;) Но разница в производительности в 5-10 раз между платами обычно остаётся.
PS: оставлю для других читающих — новая версия jetson nano с 2мя CSI MIPI входами — B01 (старая с 1м — A02)
>>Stereo PI с модулем CM4
Последния версия Jetson Nano(от февраля 2020) поддерживает 2 CSI MIPI входа(но только с RPi cam V2) — там и производительность CPU близка к RPi4/TinkerBoard(ядра медленнее, но память быстрее) + GPU есть с очень немалой производительностью (но программировать лучше через CUDA модули OpenCV(они в extras находятся), а то OpenCL(для core OpenCV) родного там нет, а только через pocl и медленнее).
За чуть большую цену/вес и потребление(до 9Вт проти 6.5Вт) получите раз в 10 больше вычислительной мощи — и для карты глубины, для чего-нибудь ещё.
Но не везде. Например, их нет в Австрии.
И налог на Ниссан Леаф там будет порядка 800-900евро в год (Тесла 3 — уже 1500+), а на такую тарантайку — 50-100 евро в год.
А для езды в сельской местности в соседний магазин за хлебом — 45 км\ч хватит и до 70 км пути более чем достаточно:)
Острота зрения и время реакции — оба с возрастом падают. И если для 110км\ч(австрийский автобан) или неограничено(немецкий автобан) нужно и хорошее зрение, и хорошая реакция(и много чего ещё), то для езды в соседнее село по просёлочным дорогам в магазин со скоростью не больше 45 км/ч — достаточно типичных показателей 80 летнего человека (у которого, к тому же — 60 лет стажа вождения за плечами).
Для пенсионеров она — которые не могут в силу возрастных изменений уже подтвердить свои водительские права.
Этот класс машин в Европе уже десятки лет существует(аналог советской мотоколяски) — и мне ещё не доводилось за рулём такой видеть кого-то младше 70 лет:)))
upd: иными словами — без 50 лет водительского стажа;)
Я не помню, как этот класс называется в Австрии(бензиновые лет 40 выпускаются) — но он действительно не требует водительских прав. но есть и ограничения — нельзя на автобаны(и ещё куда-то).
А типичные пользователи — пенсионеры, не способные уже из-за возрастных изменений подтвердить свои водительские права, но нуждающиеся в средстве передвижения. (ну и налоги/страховка тоже важны — с типичной пенсии в порядка 1000 евро не разгуляешься)
Уместить цену в 6к евро(с европейскими налогами и зарплатами) и сделать что-то ещё не получится (а ведь тут ещё и ограничения по размеру\массе для этих устройств — Cx меньше 0.30, как у Тесл — не получить ;))
И, т.к. не нужны права — основные покупатели этих устройств — пенсионеры, которые не могут уже из-за возраста подтвердить свои водительские права. А когда у человека такие проблемы — как машина выглядит — уже не так и важно.
Система электронного контроля прохода в Нью-Йоркском метро введена в эксплуатацию в 1992, а поменяли полностью её только в 2019м — т.е. 27 лет(+ год-два на развёртование) — там OS/2 стояла (и это нормальное время для работы систем в цивилизованных странах) — так что немного даже припозднились с патчем, который будет использоваться в большом количестве в 32х микроконтроллерах в 2038;)
Спасибо за ответ.
Я проверил (не вчера) не один из из DYI проектов георадаров (ибо давно интересуюсь этой тематикой) — вопрос был о разумном железе для хобби за 200 евро.
И, возможно, знаком с симуляторами(порою, более сложными, чем георадар) намного лушче вас — поэтому о симуляторах и не спрашивал;)
>>что они даже нагрузочное тестирование не проводили
Полагаю, что нет — всё-таки хакатрон был. Но мне кажется, что A/B тестирование было бы важнее — раз вам так важна терминология;)
В результате шифрования не получается ничего, даже близко похожего на манускрипт Войнича.
И мне кажется, вы не совсем оценили сложность (даже рисунки растений из гербария опознать не могут — хотя казалось бы — что проще ;) ) этого манускрипта (почему-то названного автором статьи «кодом») — могу порекомендовать английскую вики для начала.
возможно, подскажете — а какие-то DIY аппаратные системы существуют в разумной ценовой категории(100-200евро, которые не жалко потратить на то, чтобы это попробовать вживую) для работы с gprMax?
Есть там завод — NedCar — в оригинале DAF, а потом был Volvo и Mitsubishi — и это сильно повлияло на популярность(особенно Volvo) в стране. (аналогично в Австрии с Крайслер было)
Шаги для развёртывания и точного вопроизведения все одинаковые + развёртывание докера + overhead(который в случае встраиваемых систем может быть очень критичен).
Вы же не будете на рабочей станции разворачивать докер всякий раз для перетренировки модели, а на встраиваемую систему jetson тащить Ubuntu Unity(которую NVidia поставляет с образом) — вам всё-равно надо делать свой образ(image) скриптами и записывать его на SD/встроенную память Jetson — ими же и воссоздаётся всё окружение и работают они минимум не медленнее.
Есть места, где докер уместен, но в данном контексте его использование выглядит делом привычки, а не оправданным техническими причинами.
upd: возможно, именно поэтому докер на jetson и отсуствует спустя годы после появления arm64 сборок(с мая 2016го, L4T 24.1)
Т.е. может сильно разгрузить обычную систему со стерео-камерами или помогать в работе с камерой ToF, лидаром или же интеловскими стерео-камерами ( www.intelrealsense.com/compare-depth-cameras — в них карта глубины считается внутри камеры )
500GFlop у Jetson Nano — это для int для CNN — для float32 меньше. Впрочем, как и 90 для Tinker Board;) Но разница в производительности в 5-10 раз между платами обычно остаётся.
PS: оставлю для других читающих — новая версия jetson nano с 2мя CSI MIPI входами — B01 (старая с 1м — A02)
Последния версия Jetson Nano(от февраля 2020) поддерживает 2 CSI MIPI входа(но только с RPi cam V2) — там и производительность CPU близка к RPi4/TinkerBoard(ядра медленнее, но память быстрее) + GPU есть с очень немалой производительностью (но программировать лучше через CUDA модули OpenCV(они в extras находятся), а то OpenCL(для core OpenCV) родного там нет, а только через pocl и медленнее).
За чуть большую цену/вес и потребление(до 9Вт проти 6.5Вт) получите раз в 10 больше вычислительной мощи — и для карты глубины, для чего-нибудь ещё.
PS: пример использования Jetson для дрона: news.developer.nvidia.com/skydio-2-jetson-tx2-drone
И налог на Ниссан Леаф там будет порядка 800-900евро в год (Тесла 3 — уже 1500+), а на такую тарантайку — 50-100 евро в год.
А для езды в сельской местности в соседний магазин за хлебом — 45 км\ч хватит и до 70 км пути более чем достаточно:)
Острота зрения и время реакции — оба с возрастом падают. И если для 110км\ч(австрийский автобан) или неограничено(немецкий автобан) нужно и хорошее зрение, и хорошая реакция(и много чего ещё), то для езды в соседнее село по просёлочным дорогам в магазин со скоростью не больше 45 км/ч — достаточно типичных показателей 80 летнего человека (у которого, к тому же — 60 лет стажа вождения за плечами).
Этот класс машин в Европе уже десятки лет существует(аналог советской мотоколяски) — и мне ещё не доводилось за рулём такой видеть кого-то младше 70 лет:)))
upd: иными словами — без 50 лет водительского стажа;)
А типичные пользователи — пенсионеры, не способные уже из-за возрастных изменений подтвердить свои водительские права, но нуждающиеся в средстве передвижения. (ну и налоги/страховка тоже важны — с типичной пенсии в порядка 1000 евро не разгуляешься)
И, т.к. не нужны права — основные покупатели этих устройств — пенсионеры, которые не могут уже из-за возраста подтвердить свои водительские права. А когда у человека такие проблемы — как машина выглядит — уже не так и важно.
кроме ностальгии, тут ещё и наибольшая осмысленность применения сгибаемого экрана (в сравнении с обоими самсунг и хуавей)
Я проверил (не вчера) не один из из DYI проектов георадаров (ибо давно интересуюсь этой тематикой) — вопрос был о разумном железе для хобби за 200 евро.
И, возможно, знаком с симуляторами(порою, более сложными, чем георадар) намного лушче вас — поэтому о симуляторах и не спрашивал;)
Полагаю, что нет — всё-таки хакатрон был. Но мне кажется, что A/B тестирование было бы важнее — раз вам так важна терминология;)
И мне кажется, вы не совсем оценили сложность (даже рисунки растений из гербария опознать не могут — хотя казалось бы — что проще ;) ) этого манускрипта (почему-то названного автором статьи «кодом») — могу порекомендовать английскую вики для начала.
возможно, подскажете — а какие-то DIY аппаратные системы существуют в разумной ценовой категории(100-200евро, которые не жалко потратить на то, чтобы это попробовать вживую) для работы с gprMax?
Есть там завод — NedCar — в оригинале DAF, а потом был Volvo и Mitsubishi — и это сильно повлияло на популярность(особенно Volvo) в стране. (аналогично в Австрии с Крайслер было)
Вы же не будете на рабочей станции разворачивать докер всякий раз для перетренировки модели, а на встраиваемую систему jetson тащить Ubuntu Unity(которую NVidia поставляет с образом) — вам всё-равно надо делать свой образ(image) скриптами и записывать его на SD/встроенную память Jetson — ими же и воссоздаётся всё окружение и работают они минимум не медленнее.
Есть места, где докер уместен, но в данном контексте его использование выглядит делом привычки, а не оправданным техническими причинами.
upd: возможно, именно поэтому докер на jetson и отсуствует спустя годы после появления arm64 сборок(с мая 2016го, L4T 24.1)