ROSでdarknetを動かしてみた。

目的

深層学習フレームワークdarknetのYOLO(You only look once)特徴量による物体認識を、ROSラッパーしたパッケージ”darknet_ros”をWEBカメラと接続して動かしてみた。
darknet_ros”はETH Zurich(チューリッヒ工科大)のRobotic Systems Labが作成したものを使用した。

darknet_ros
darknet

環境

Ubuntu 16.04(x64)
ROS:Kinetic
GPU:NVIDIA GeForce GTX1050

インストール

ROSのcatkin-toolsをインストールする。
これで catkin buildコマンドが使えるようになる。

sudo apt-get install python-catkin-tools

darknetをダウンロードし、catkinでコンパイルする。

 mkdir -p ~/catkin_darknet/src
 cd ~/catkin_darknet/src
 git clone --recursive https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros.git
 cd ../
 catkin build darknet_ros

ROSにパッケージの情報を読みこむ。

source ~/catkin_darknet/devel/setup.bash 

実行

コンソースを3つ立ち上げ、以下のコマンドを実行する。

roscoreの起動

roscore

usbカメラの起動

rosrun usb_cam usb_cam_node /usb_cam/image_raw:=/camera/image_raw

darknet_rosの起動

roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch 

rqt_graphの図は以下の様になっている。

検出結果は、/darknet_ros/YOLO_BoundingBoxesでPublishされる。

$　rostopic echo /darknet_ros/YOLO_BoundingBoxes 
---
boundingBoxes: 
  - 
    Class: person   //物体の識別
    probability: 0.382561951876　//尤度
    xmin: 69　  //物体のboundingBoxの左上座標
    ymin: 0     //物体のboundingBoxの左上座標
    xmax: 640   //物体のboundingBoxの右下座標
    ymax: 480   //物体のboundingBoxの右下座標
---