[Jetson Nano] 用 ImageNet 對圖像進行分類

大家好，

今天本魔要繼續和大家分享如何用 Jetson Nano 來做圖像分類，

這是上次我們安裝的 Hello AI World 其中一個範例，

首先我們要將目錄切換至我們上次編譯完的目錄下，開啟 Terminal 視窗並輸入：

$ cd jetson-inference/build/aarch64/bin

然後執行 imagenet-console 這支程式，輸入：

$ ./imagenet-console orange_0.jpg output_0.jpg

第一個參數 orange_0.jpg 是你要讓他進行分類的圖片，

第二個參數 output_0.jpg 則是你要匯出的圖片。

在第一次運行程序時，TensorRT 可能需要幾分鐘優化網絡，

但運行完成後，優化的網絡將會存起來，因此之後的運行速度會比較快。

完成後各位可以到資料夾下看看是不是多了一個 output_0.jpg 的圖片，

或是各位可以輸入：

$ display orange_0.png

也可以看到輸出後的圖片：

可以看到左上角它會顯示分類的名稱與相似度，

很明顯這是一顆柳橙，

我們可以再匯入其它圖片試試，

$ ./imagenet-console granny_smith_1.jpg output_1.jpg

一樣可以用 display 指令來開啟圖片：

$ display output_1.png

很明顯這是一顆青蘋果，

它的英文讓本魔困惑了一下，Granny Smith？史密斯奶奶？

結果上了 wiki 查了一下原來是澳洲青蘋，

以下是 wiki 的描述：
它是在1868年在澳大利亞一次無意中由一位「老奶奶」瑪麗亞·安·舍伍德·史密斯（Maria Ann Sherwood Smith）繁殖的。因此其英文名成為紀念這位史密斯老奶奶（Granny Smith）

原來是個人名阿！長知識了呢！

本篇的教學就到此為止啦～，

各位可以嘗試用其它圖片來測試看看哦！

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本魔近期都會不定時更新此系列教學，

如果有疑問或任何指教也歡迎在下方留言提出哦！