GPU机器学习开发套件
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一、硬件配置
1. GPU:NVIDIA Pascal,256颗CUDA核心
2. CPU:HMP Dual Denver 2/2 MB L2 + Quad ARM A57/2MB L2
3. 视频:4K x 2K 60Hz编码,4K x 2K 60HZ解码
4. 内存:8GB 128位LPDDR4,58.3GB/s
5. 显示接口:2个DSI,2个DP接口/HDMI接口/eDP接口
6. 数据存储:32GB emmc、SDIO、SATA
7. 支持USB2.0和USB3.0
8. 千兆以太网,支持WiFi和蓝牙
二、教学及软件资料
1.基础实验:
lab1:系统检查
lab2:更新源
lab3:Jetpack自动刷机
lab4:备份和恢复
lab5:实现自动开机挂载U盘
lab6:基于Open CV的人物识别算法
Lab7: VisionWorks软件库来实现点云
lab8:基于ImageNet实现物体识别
Lab9:使用Caffe对摄像机视频流中的目标进行识别
lab10:使用OpenCV3.1实时采集视频图像
Lab11:V4L2+OpenCV3.1以MJPG格式读取USB摄像头图像并实时显示
Lab12:多目摄像头联合工作
2.实训案例:
实训一:智能手势识别实训
实训二:实时追踪系统实训
实训三:自动抓取人脸检测系统实训
实训四:明星相似度系统实训
实训五:人员目标判别系统实训
实训六:笑脸检测实训
实训七:视频人员查找系统实训
实训八:SLAM即时定位与地图构建系统实训
实训九:障碍物检测系统实训
实训十:增强现实系统实训
实训十:语音指令识别系统实训

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