モジュール 4: 基礎から Jetson 実践までのコンピュータビジョン

このフォルダには、初心者向けの体系的なコンピュータビジョン講座として再構築された Module 4 が含まれています。
コース構成
第 I 部: 基礎と理論
このパートは、まだ Jetson デバイスを持っていない学習者にも適しています。
| モジュール | トピック | 種類 |
|---|---|---|
4.1 | コンピュータビジョン入門 | 理論 |
4.2 | コンピュータが画像を表現する方法 | 理論 + OpenCV の例 |
4.3 | 古典的コンピュータビジョン | 理論 + OpenCV の例 |
4.4 | ニューラルネットワークと CNN | 理論 + 簡単なコード例 |
4.5 | ディープラーニングのコンピュータビジョンタスク | 理論 |
4.6 | 独自のビジョンモデルの学習とデプロイ | 理論 + コード |
第 II 部: エッジデプロイと Jetson 実践
このパートでは、前述の知識をエッジ AI デプロイに応用します。
| モジュール | トピック | 種類 |
|---|---|---|
4.7 | モデルのエクスポートとエッジデプロイ | 理論 + コード |
4.8 | リアルタイムビジョンパイプラインのフレームワーク | 理論 + コード例 |
4.9 | DeepStream と Jetson | 理論 + コード例 |
4.10 | 最先端のビジョン技術と展望 | 理論 |
付録
この付録は、メインの 10 セクションの本筋には含まれません。Jetson デプロイの後半を拡張する実践プロジェクトであり、学習者に完全なエンドツーエンドの例を提供します。
Jetson 実践部分の推奨ベースライン
本コースのデプロイ部分は以下を前提としています:
JetPack 6.2.x- Jetson Linux
R36.4.x - CUDA
12.6 - TensorRT
10.3 - cuDNN
9.3 DeepStream 7.1Jetson Platform Services
教育原則
再構築された Module 4 は、以下の 4 つの教育原則に従います:
- 「どうやるか」の前に「なぜ」を説明する。
- コードは概念を示すために使い、説明の代わりにはしない。
- データ、指標、誤差分析を中心的なトピックとして扱う。
- デプロイを後半に置き、学習者がまず理解を築けるようにする。
推奨学習パス
初心者の方は、4.1 から 4.10 まで順番に進めてください。
すでにコンピュータビジョンの基礎を理解しており、主に Jetson デプロイに関心がある場合は、4.1〜4.6 をざっと確認し、4.7〜4.10 に集中してください。