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