YOLOv5をJetson Nano2G(4G)で動かして、物体を検知するから応用まで その1

YOLOv5とJetson Nano2Gを使って、物体検知(Object Detection)ができるように実装していきます
Jetson Nano4Gでも対応できるように進めていきます

###環境
・YOLOv5 https://github.com/ultralytics/yolov5
・Jetson Nano2G(4G)　SWAPファイル設定と冷却ファン必須
・JetPack 4.6
・OpenCV 4.5.1
・PyTorch 1.9.0
・TorchVision 0.10.0

###更新履歴
2021年10月　初版

##このシリーズのゴール
Jetson Nano2G(4G) でUSBカメラを使って物体検知を動かします

ただ動いてヨシではなく、応用できるようにします

##1.準備
Jetson NanoにJetPackが導入されていること
冷却ファンが稼働すること(PWM制御の場合は注意)
###SWAPファイル作成
Jetson Nano2Gはインストール中にSWAPファイルを作成するか聞いてきます
その際SWAPを作成してください

Jetson Nano4Gのみインストール後SWAPを作成します

git clone https://github.com/JetsonHacksNano/installSwapfile
cd installSwapfile
./installSwapfile.sh

###JTOP
J-TOP GPUの使用率やOpenCVのビルド状況を確認できます

sudo apt install python-pip
sudo -H pip install jetson-stats

再起動

sudo reboot

JTOP起動

jtop

ここから次回以降でやっと
OpenCV　compiledCUDA: YES を目指します

[YOLOv5をJetson Nano2G(4G)で動かして、物体を検知するから応用まで　その2]
(https://qiita.com/ShimoyamaAi/items/57a9f0b5c3996b651bce)