(JetsonTX2, DeepLearning) Yolo (darknet)

YOLO: Real-Time Object DetectionをJetson TX2で動かしてみた。

使い方

結論から言うと何の苦労も無く使える。プリインストールのopencv4tegraでも、OpenCV3.3(ソースからビルド)でも問題無く使える。

ビルド

CUDAは使わない設定で動作確認まで。

git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet/
make
wget --no-check-certificate https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights 
./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 

で、画像の出力とコンソールに%が表示されれば成功。

CUDAの有効化

Makefileは

GPU=1
CUDNN=1
OpenCV=1

と

ARCH= -gencode arch=compute_62,code=[sm_62,compute_62]

とする程度(ビルドが早く終わる)。

make
./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 

でさっきより相当速く終わる。

Webcamでリアルタイム処理をしたい場合は

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolo.cfg yolo.weights -c 1

で2.7FPSくらいで動く。

部屋が汚いのはご愛嬌