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https://github.com/tsutof/tiny_yolov2_onnx_cam
Tiny YOLO v2 Inference Application with NVIDIA TensorRT
https://github.com/tsutof/tiny_yolov2_onnx_cam
Last synced: 3 months ago
JSON representation
Tiny YOLO v2 Inference Application with NVIDIA TensorRT
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/tsutof/tiny_yolov2_onnx_cam
- Owner: tsutof
- Created: 2019-08-12T07:56:29.000Z (over 5 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2022-07-21T12:59:34.000Z (over 2 years ago)
- Last Synced: 2024-08-02T01:19:58.341Z (6 months ago)
- Language: Python
- Size: 4.76 MB
- Stars: 45
- Watchers: 3
- Forks: 15
- Open Issues: 5
-
Metadata Files:
- Readme: README.ja.md
Awesome Lists containing this project
- awesome-yolo-object-detection - tsutof/tiny_yolov2_onnx_cam
- awesome-yolo-object-detection - tsutof/tiny_yolov2_onnx_cam
- awesome-cuda-triton-hpc - tsutof/tiny_yolov2_onnx_cam
- awesome-cuda-triton-hpc - tsutof/tiny_yolov2_onnx_cam
README
# tiny_yolov2_onnx_cam
**NVIDIA TensorRT で高速化された Tiny YOLO v2 推論アプリケーション**
*Read this in [English](README.md)*
## 目次
- [このアプリケーションが行うこと](#%E3%81%93%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AA%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%81%8C%E8%A1%8C%E3%81%86%E3%81%93%E3%81%A8)
- [前提とする環境](#%E5%89%8D%E6%8F%90%E3%81%A8%E3%81%99%E3%82%8B%E7%92%B0%E5%A2%83)
- [インストール方法](#%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB%E6%96%B9%E6%B3%95)
- [実行方法](#%E5%AE%9F%E8%A1%8C%E6%96%B9%E6%B3%95)
- [Dockerサポート](docs/docker.ja.md)
- [MQTTサポート](docs/mqtt.ja.md)
- [マイクロサービス・デモ](docs/microservices_demo.ja.md)
（「Jetson Nano 超入門 改訂 第2版 9-4 Dockerを利用したデプロイメント」で紹介）
- [サードパーティ・ライセンス](#%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%91%E3%83%BC%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9)
## このアプリケーションが行うこと
YOLO v2 モデルを [Open Neural Network eXchange (ONNX) Model Zoo](https://github.com/onnx/models) からダウンロードし、それを NVIDIA TensorRT 用モデルへ変換します。さらにそのモデルによりカメラに映った物体の検出を行います。
## 前提とする環境
- NVIDIA Jetson Nano 開発者キット
- USB ウェブカメラ または Raspberry Pi カメラモジュール V2
- NVIDIA JetPack 4.2.1 以降
## インストール方法
1. 依存ライブラリをインストールします。
```
sudo apt update
```
```
sudo apt install python3-pip protobuf-compiler libprotoc-dev libjpeg-dev cmake libcanberra-gtk-module libcanberra-gtk3-module
```
1. いくつかの Python モジュールはインストール順序に制約があります。
```
pip3 install --user --upgrade setuptools wheel Cython
```
```
pip3 install --user numpy protobuf==3.16.0
```
```
pip3 install --user --no-deps "onnx>=1.6.0,<=1.11.0"
```
1. 本アプリケーションと依存モジュールをインストールします。
```
git clone https://github.com/tsutof/tiny_yolov2_onnx_cam
```
```
cd tiny_yolov2_onnx_cam
```
```
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
```
```
python3 -m pip install --user -r requirements.txt
```
## 実行方法
最初に Jetson のクロックアップを行います。これを行わないと、ビデオ・キャプチャー時に *select timeout* が発生します。
```
sudo nvpmodel -m 0
```
```
sudo jetson_clocks
```
本アプリケーションは以下のコマンドで実行します。
終了するには ESC キーを押します。
```
python3 tiny_yolov2_onnx_cam.py [-h] [--camera CAMERA_NUM] [--csi]
[--width WIDTH] [--height HEIGHT]
[--objth OBJ_THRESH] [--nmsth NMS_THRESH]
optional arguments:
-h, --help ヘルプメッセージを表示し、終了
--camera CAMERA_NUM, -c CAMERA_NUM
カメラナンバー
--csi CSIカメラ利用時にセット
--width WIDTH カメラキャプチャー幅
--height HEIGHT カメラキャプチャー高
--objth OBJ_THRESH オブジェクト検出のスコア閾値（0 ～ 1）
--nmsth NMS_THRESH NMS（非最大値の抑制）アルゴリズムの閾値（0 ～ 1）
```
Raspberry Pi camera v2 などの CSI カメラを利用する場合は **--csi** オプションを付けます。
```
python3 tiny_yolov2_onnx_cam.py --csi --camera 0
```
USB ウェブカメラを利用する場合はそのデバイスナンバーを指定します。/dev/video0 と認識されているカメラは 0 を、/dev/video1 と認識されているカメラは 1 を指定します。
```
python3 tiny_yolov2_onnx_cam.py --camera 1
```
**お使いの USB ウェブカメラがこのアプリケーションのデフォルト解像度設定に対応しない場合は、--width と --height コマンドライン・オプションでキャプチャ解像度を変更してください。**
お使いのカメラがサポートする解像度は、**gst-device-monitor-1.0** コマンドで取得できます。
## Dockerサポート
*[このページを参照](docs/docker.ja.md)*
## MQTTサポート
*[このページを参照](docs/mqtt.ja.md)*
## マイクロサービス・デモ
*[このページを参照](docs/microservices_demo.ja.md)*
## サードパーティ・ライセンス
本プログラムは以下の条件でライセンスされるオープンソースを利用しています。
```
#
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#
# NOTICE TO LICENSEE:
#
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# subject to NVIDIA intellectual property rights under U.S. and
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#
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# ACTION, ARISING OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE USE OR PERFORMANCE
# OF THESE LICENSED DELIVERABLES.
#
# U.S. Government End Users. These Licensed Deliverables are a
# "commercial item" as that term is defined at 48 C.F.R. 2.101 (OCT
# 1995), consisting of "commercial computer software" and "commercial
# computer software documentation" as such terms are used in 48
# C.F.R. 12.212 (SEPT 1995) and is provided to the U.S. Government
# only as a commercial end item. Consistent with 48 C.F.R.12.212 and
# 48 C.F.R. 227.7202-1 through 227.7202-4 (JUNE 1995), all
# U.S. Government End Users acquire the Licensed Deliverables with
# only those rights set forth herein.
#
# Any use of the Licensed Deliverables in individual and commercial
# software must include, in the user documentation and internal
# comments to the code, the above Disclaimer and U.S. Government End
# Users Notice.
#
```