JetsonNano で姿勢推定(TensorRT版)を動かす

前提

TensorRT版の姿勢推定をgithubで見つけたので自環境で試してみましたのメモです。

環境

• Jetson Nano
• ロジクールカメラ C270n
• 有線キーボード
• 7インチ ラズパイ用タッチディスプレイ
• 5V4A ACアダプター

TL;DR

ここのREADMEを参考にして進めていけば良いだけなのですが、デモプログラムを動かすためには以下も必要みたいです。

• torch2trt
• JetCam
• PyTorch
• torchvision

さらにJupyterのUI Library ipywidgetsを有効にすることも忘れずに。

jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

実行手順

1. trt_poseのSetupの記載通りにtrt_poseをインストールする。
2. torch2trtのSetupに記載された「Option 2 - With plugins (experimental)」の手順でインストールする。
3. JetCamのSetupの手順でインストールする。
4. PyTorchのインストールはNVIDIAのサイトを参考にしてPython 3.6*の手順を実施。
5. NVIDIAのサイトで「torchvision」で検索すると下側に手順が書いてあるので、それをそのまま実施。
6. trt_poseのLive demoに記載された通り、学習済モデルをダウンロードしておき、live_demo.ipynbを起動してぽちぽちRunする。
7. live_demo.ipynbの中に、以下のコードが記載されたセルがあって、そこの結果枠にボーンが描画された映像が表示されます。

import ipywidgets
from IPython.display import display
image_w = ipywidgets.Image(format='jpeg')
display(image_w)

TensorRT対応していない版を動かした時はカクカクしてたんですが、こっちはすごくスムーズに表示されてます。すごいですね。