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정나우/Jetson13

DeepSORT를 이용해서 Yolov4 성능 높이기 이번에는 DeepSORT라는 것을 이용해서 Yolov4의 성능을 높여보겠습니다. DeepSORT가 어떤 건인지는 아래에 잘 정리가 나와있으니 궁금하신 분은 여기에 한번 들어가 읽어보시는 것을 추천드립니다. https://gngsn.tistory.com/94 DeepSORT, 제대로 이해하기 DeepSORT는 가장 널리 사용되고 있는 객체 추적 프레임워크 중 하나로, SORT(Simple Online and Realtime Tracking)을 보완 확장한 기술입니다. 📚 사전 지식 먼저 다룰 사전 지식은 DeepSORT에서 사용되는 기술 gngsn.tistory.com 간단하게 말하면 칼만필터, 헝가리안 알고리즘 등을 이용해서 인식 성능을 향상시켰다고 보면 됩니다. 이전에 TenssorRT는 딥러닝 네트워.. 2022. 5. 25.
Jetson-OpenCR 간 시리얼 통신하는 법 Jetson에서 yolov4를 통해 얻은 정보를 이용하여 다이나믹셀을 제어하기 위해 Jetson과 OpenCR 사이의 시리얼 통신하는 법에 대해 알아보겠습니다. OpenCR은 ARM 개발환경을 지원하지 않기 때문에 노트북에서 개발을 한 뒤 ARM에서 업로드하는 방식으로 진행해야 합니다. 젯슨에서 데이터를 보내는 코드입니다. 우선 serial 라이브러리를 설치해야 합니다. pip3 install pyserial 코드 내용 중 통신 관련 부분만 발췌했습니다. (이전에 게시한 tensorrt변환 내용 중 trt_yolo.py 내용을 일부 변경한 코드입니다.) import serial #시리얼 통신용 라이브러리 serial_error = False #serial 통신 체크용 #try-except문을 이용한 Se.. 2022. 5. 12.
[YOLOv4] 인식 결과 저장하기 Yolov4를 이용한 프로젝트를 진행하다 보면 인식하고 있는 장면을 보여줘야 하는 경우가 종종 발생합니다. 이전에는 실시간으로 인식하고 있는 장면을 화면 녹화 프로그램으로 찍었었는데 여러 인식기를 만들어 같은 영상을 틀어줘서 성능을 비교하는 작업을 하다보니 녹화 프로그램을 쓰기가 굉장히 불편했습니다. 그래서 검색을 해보니 Yolov4에 자체적으로 인식 결과를 저장하는 명령어가 있더라구요. 이번에도 AlexeyAB의 GitHub를 참고했습니다. https://github.com/AlexeyAB/darknet GitHub - AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Lin.. 2022. 5. 5.
TensorRT를 이용해서 Yolov4 성능 향상시키기 Jetson Xavier에서 Yolov4로 실시간 객체 인식을 하면 14프레임 정도나옵니다. 여기서 딥러닝 네트워크를 최적화 시켜주는 도구인 TensorRT를 이용하면 프레임이 더 잘 나오게 됩니다. 방법은 깃허브를 참고했습니다. https://github.com/jkjung-avt/tensorrt_demos GitHub - jkjung-avt/tensorrt_demos: TensorRT MODNet, YOLOv4, YOLOv3, SSD, MTCNN, and GoogLeNet TensorRT MODNet, YOLOv4, YOLOv3, SSD, MTCNN, and GoogLeNet - GitHub - jkjung-avt/tensorrt_demos: TensorRT MODNet, YOLOv4, YOLOv3,.. 2022. 4. 12.

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