Jetson Xavier NX에서 Yolo 개발환경 만들기

JetPack 4.6 version 다운로드

USB에 ubuntu 이미지를 다운받고, 컴퓨터에서 듀얼 부팅으로 ubuntu를 이미지 파일을 실행시켜 파티션 분할된 ssd에 ubuntu실행 후 balenaetcher로 sd카드에 jetpack 다운

 

https://developer.nvidia.com/embedded/downloads

JetPack 4.6

Ubuntu 18.04 version으로 jetpack 다운

• jetpack 버전 확인 명령

sudo apt-cache show nvidia-jetpack

 

각 버전

• jetpack version : 4.6
• cuda version : 10.2
• cudnn : 8.2.1
• opencv : 4.1.1 => 4.5.1로 바꿈

https://ko-kr.facebook.com/groups/JUGFK/permalink/874214480065505/

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jetson xavier nx opencv 4.5.1 다운로드 위 명령어들을 모두 다 쳐서 약 1시간 ~ 1시간 반 정도 걸려 모두 다운로드했다.

 

이후 yolo v4 실행하는법 

https://pysource.com/2021/08/02/how-to-install-yolo-v4-on-jetson-xavier-nx/

 

실습 자료

https://webnautes.tistory.com/1482

Ubuntu에서 darknet을 사용하여 Yolo v4 커스텀 학습하는 방법

 

예제 실습 1. dog.jpg

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg 명령으로 실행

 

예제 실습 2. person.jpg

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/person.jpg

 

두 예제 모두 predictions.jpg 라는 파일로 저장되어 imshow(predictions.jpg) 명령을 통해 화면에 출력 되는 것 같다.

 

 

10초 유튜브 차 광고 영상을 이용해 동영상 객체 인식

동영상을 돌리는 중 일부 사진

좋은 영상을 찾지 못해 간단히 테슬라가 AI 자율주행 자동차로 유명하여 차가 생각나 차를 얼마나 잘 인식하는지 간단하게 보았다. 화질이 좋고, 차가 명확하게 나와서 그런지 거의 98% 이상을 유지하는 것을 볼 수 있다.

 

집에서 찍은 영상 객체 인식

test.mp4로 darknet 폴더안에 저장

test.mp4를 따로 찍어서 영상을 위에 사진에 했던 알고리즘에 넣어 결과물을 출력한 것이다. 학습을 끝마치고 박스 라운딩 되어서 나오는 영상을 따로 저장하고 싶어 그런 명령을 찾아봤지만 backup 관련 말고는 없어 시도해보지 못하였다. 그리고, 벽에 걸린 모자를 cap으로 인식해줄 것이라고 생각했는데 인식하지못해 아쉬워서 봤더니 coco.names에 정해진 label 값만 인식이 가능한 것을 알 수 있었다.