Jetson Nanoで YOLOv5 v6.0を動かす（2023年7月確認版）

最新版をご覧ください。

• Jetson Nano 4GB
• JetPack 4.6 4.6.1
• logicool C270N

参考にさせていただきました。

OSの設定

パッケージ一覧の更新

sudo apt update

nanoのインストール

sudo apt install nano

スワップ領域の設定

sudo apt install dphys-swapfile
sudo nano /sbin/dphys-swapfile

/sbin/dphys-sapfile

CONF_MAXSWAP=4096

sudo nano /etc/dphys-swapfile

/etc/dphys-swapfile

CONF_SWAPSIZE=4096
CONF_MAXSWAP=4096

スタックサイズの設定

sudo nano /etc/security/limits.conf

/etc/security/limits.conf

ubuntu hard stack unlimited
ubuntu soft stack unlimited

jtopのインストール

• jtopはJetsonの状態をリアルタイムで確認・制御するシステム監視ユーティリティです。
• -H：環境変数HOMEをrootユーザーのホームディレクトリに変更してコマンドを実行します。

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

jtopを実行し、OpenCVの状態を確認
6INFO -> OpenCV: 4.1.1 compiled CUDA: NO
7INFO -> OpenCV: 4.1.1 with CUDA: NO

OpenCVのインストール

wget https://github.com/Qengineering/Install-OpenCV-Jetson-Nano/raw/main/OpenCV-4-5-5.sh
sudo chmod 755 ./OpenCV-4-5-5.sh
./OpenCV-4-5-5.sh

jtopを実行し、OpenCVの状態を確認
6INFO -> OpenCV: 4.5.5 compiled CUDA: YES
7INFO -> OpenCV: 4.5.5 with CUDA: YES

PyTorchのインストール

• PyTorchは、Facebookが開発を主導したPython向けの機械学習ライブラリです。
• gdownは、Google Drive専用のダウンローダーです。
• --user：管理者権限が必要無い ~/.local下にインストールされます。

sudo apt-get install python3-pip libjpeg-dev libopenblas-dev libopenmpi-dev libomp-dev

sudo -H pip3 install future
※ future-0.18.3

sudo pip3 install -U --user wheel mock pillow
※ mock-5.0.2 pillow-8.4.0 wheel-0.37.1

sudo -H pip3 install testresources
※ pbr-5.11.1 testresources-2.0.1

sudo -H pip3 install --upgrade setuptools
※ setuptools-59.6.0

sudo -H pip3 install Cython
※ Cython-0.29.36

sudo -H pip3 install gdown
※ PySocks-1.7.1 filelock-3.4.1 gdown-4.7.1 importlib-resources-5.4.0 tqdm-4.64.1 zipp-3.6.0

gdown https://drive.google.com/uc?id=1wzIDZEJ9oo62_H2oL7fYTp5_-NffCXzt
sudo -H pip3 install torch-1.9.0a0+gitd69c22d-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
※ dataclasses-0.8 torch-1.9.0a0+gitd69c22d typing-extensions-4.1.1

TorchVisionのインストール

• TorchVisionは、画像処理におけるデータセット（MNIST、COCO）、モデルアーキテクチャ、画像変換処理から構成されたパッケージです。

gdown https://drive.google.com/uc?id=1Q2NKBs2mqkk5puFmOX_pF40yp7t-eZ32
sudo -H pip3 install torchvision-0.10.0a0+300a8a4-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
※ pillow-8.4.0 torchvision-0.10.0a0+300a8a4

YOLOv5 v6.0のインストール

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git -b v6.0

• -bオプションでリリースタグ名を指定してCloneします。

nano requirements.txt

requirements.tx 全ての行をコメントアウトします

# pip install -r requirements.txt

# Base ----------------------------------------
# matplotlib>=3.2.2
# numpy>=1.18.5

途中略

# roboflow
# thop  # FLOPs computation

sudo pip3 install -U seaborn
sudo apt install python3-seaborn
※ python3-seaborn (0.8.0-1)、python3-patsy (0.4.1+git34-ga5b54c2-1ubuntu0.1)

• Seaborn（シーボーン）とは、Pythonの可視化ライブラリの一つです。
  * -U：パッケージのアップグレード

Successfully installed cycler-0.11.0 kiwisolver-1.3.1 matplotlib-3.3.4 numpy-1.19.5 pandas-1.1.5 pyparsing-3.0.9 python-dateutil-2.8.2 pytz-2022.1 scipy-1.5.4 seaborn-0.11.2 six-1.16.0

YOLOv5の動作確認

• detect.pyの実行

python3 detect.py

初回起動時はウェイトファイル「yolov5s.pt」がダウンロードされます。

検出結果は「yolov5/runs/detect/exp」内に保存されます（bus.jpg、zidane.jpg）。

• webカメラから動画を入力して認識を実行（yolov5s.ptを使用)

python3 detect.py --source 0 --imgsz=256 --nosave

Jetson Nano：1 frame：0.063s（15.8fps）

この後は