Pythonと機械学習であそぼう（Jetson nano でデモプログラム”Hello AI World”を動かそう)

Jetson Nanoで物体認識のデモプログラムを動作させてみたいと思います。

NVIDIAから“Hello AI World”というデモプログラムが提供されています。これは、Jetsonプラットフォーム上で動作する、 TensorRTを用いたニューラルネットワークのデモプログラムです。

今回はこの中のdetectnetを使って、画像から物体を認識するデモを動作させてみたいと思います。

Hello AI World

のSystem Setupに従って、各種インストール作業を行っていきます。

JetPackのインストール

チュートリアル通りにJetsonNanoを立ち上げていれば、Jetpackはインストールされているはずです。

jetson-inferenceのインストール

git、cmakeがインストールされていない場合はインストール。
gitのjetson-inferenceのリポジトリをクローン。
python3環境のインストール。
cmakeでjetson-inferenceの設定。
学習済みのモデルのダウンロード
私は、大容量のSDを使っているので、容量を気にせず多くのモデルを選択してダウンロードしました。ssd_mobilenet_v2があれば、detectnetはデフォルト動作すると思いますが・・・。
Pytorchのインストールです。
PyTorchもデモには不要ですが、転移学習も試してみたいのでインストールしました。

7. 最後に、jetson-inferencのmake&installをして、ライブラリ、C++のPython拡張、サンプルコードのインストールが完了します。

全て、記載されているコマンドを入力していけば、問題なくインストールすることができたようです。