젯슨 나노 object detection을 위한 Yolo 구동 환경 구축

젯슨 나노에 yolo를 설치하여 object detection을 구현해보겠습니다.

 

우선 cuda 설치 경로 및 버전을 확인합니다.

ls /usr/local/

제 기준 cuda10 버전으로 폴더명은 cuda-10으로 확인됩니다.

 

해당 경로를 export 해줍니다.

export PATH=/usr/local/cuda-10/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
 
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

 

darknet에서 yolo 가중치 파일을 다운로드 합니다.

 

저는 yolo3를 받도록 하겠습니다. 필요한 버전에 따라 파일은 자유롭게 선택 가능합니다.

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
 
cd darknet
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

 

vi 편집기로 makefile을 열어서 아래와 같이 수정해줍니다.

sudo vi Makefile

GPU=1

CUDNN=1

OPENCV=1

 

make로 빌드를 수행합니다. 수분내로 완료됩니다.

make

 

yolo를 대표하는 아주 유명한 사진으로 테스트를 해보겠습니다.

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

 

구동에는 약 10초가 소요됐습니다. tiny 버전으로 하면 약 3초가 걸리며, 정확도는 조금 떨어집니다.

 

웹캠을 이용한 실시간 object detection도 가능합니다.

 

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -c 0

 

프레임속도가 많이 떨어지네요. 

 

정확도를 확보하면서 프레임 속도를 높이는 과정이 필요합니다.

 

도움이 됐으면 좋겠습니다.

 

감사합니다.