Approved Reseller
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La NVIDIA Jetson Nano tiene una excelente capacidad de computo que la convierte nos solo en la opción popular para desarrollar proyectos de Machien Learning, también es muy empleada para computo basado en CUDA. Esta es una de las tarjetas más accesibles para desarrollar Machine Learning, sobretodo con el lanzamiento de la segunda versión del kit para desarrolladores.
Con la capacidad de computo que ofrece y el atractivo precio de venta del kit no hay razones para no elegir a la Jetson Nano. Dicho esto, revisemos algunos de los proyectos con machine learning que puedes desarrollar. Los proyectos que enlistamos aquí se pueden desarrollar con dos frameworks. Tensorflow o PyTorch. Si no estás tan familiarizado con alguno de estos dos o con la Jetson Nano en general, puedes revisar estas entradas del blog: Jetson Nano.
¿Alguna vez habías pensado en detectar el nivel de contaminación del agua sin usar químicos? Con Clean Water AI, y utilizando el Metodo de Detección de objetos de Tensorflow y WebRTC puedes lograrlo fácilmente. La documentación del proyecto puedes encontrarla en Hackster.io.
Si acabas de completar los tutoriales para la Jetson Nano y quieres empezar con otro proyecto de mediana dificultad, puedes hacer este proyecto de clasificación de frutas. El programa emplea una base de datos de TensorFlow y la utilidad para capturar imágenes. Este es uno de los mejores proyectos para desarrollar aprendizaje máquina supervisado. Hackster.io.
Si ya tienes una mejor comprensión de cómo funciona Jetson Nano y TensorFlow puedes empezar a implementar tus propios algoritmos con OpenCV y hacer detección en tiempo real. En este ejemplo lo que se detecta son dos latas de cerveza y se despliega el nombre de la marca en el bounding box. Para más detalles, puedes encontrar la documentación en Medium.
¿Alguna vez has querido desarrollar un prototipo para ayudar a los discapacitados visuales? Este proyecto de permite convertir texto impreso y manuscrito a voz, mediante el reconocimiento de caracteres y frases completas. Toda la información para construir este proyecto la puedes encontrar en Hackster.io
Si te interesa el MotionTracking tal vez este proyecto te pueda ser útil. MixPose es un proyecto para examinar el movimiento de las extremidades al hacer ejercicios, como el Yoga. Con la cámara de la Jetson Nano podrás capturar el movimiento en tiempo real y trazar articulaciones en la imagen, de modo que puedas procesar el movimiento de la persona que observas. La documentación en Hackster.io.
Este proyecto te permite poner videos personalizados a tu niño mediante la detección de los objetos que le presenta. En este ejemplo podemos ver que el niño muestra un panda de peluche y lo asocia con YouTube para mostrar el video personalizado. Lo mismo con un avión de juguete. Este proyecto podría extrapolarse a un método de publicidad personalizada para transeúntes, donde detecte la ropa que usa. Vía: TowardsDataScience.
El reconocimiento de gestos y expresiones es una de las aplicaciones más difundidas de la visión artificial y el aprendizaje máquina. En este caso encuentra su aplicación para detectar el estado de un conductor, ya sea si está despierto o cansado; consciente o en estado inconveniente o si está usando su celular y se distrae. Mediante la observación de los ojos y la boca puede detectar su estado y advertirle al conductor con una alarma si es prudente conducir o no. Adicionalmente puede detectar puntos ciegos en el auto para mejorar la conducción. La información la puedes encontrar en su repositorio de GitHub.
Otro proyecto interesante es la conducción automática. Si bien este es un auto a escala, permite comprender todo el funcionamiento que involucra un algoritmo de conducción automática. La información la encuentras en GitHub.
Conclusiones:
Esperamos que estos proyectos te sirvan para desarrollar tus habilidades con la Jetson Nano. No sólo son interesantes sino que su complejidad varía y emplean tanto TensorFlow como PyTorch, por lo que estarás familiarizado con ambas librerías y podrás comprender otros proyectos.
Referencias: