DeepStream Yolo
1.0.0
NVIDIA Deepstream SDK 7.1 / 7.0 / 6.4 / 6.3 / 6.2 / 6.1.1 / 6.1 / 6.0.1 / 6.0 / 5.1ヨーロモデルの構成
git clone https://github.com/marcoslucianops/DeepStream-Yolo.git
cd DeepStream-Yolo
cfgおよびweightsファイルをダウンロードします3.1。 deepstreamバージョンに従ってCUDA_VERを設定します
export CUDA_VER=XY.Z
x86プラットフォーム
DeepStream 7.1 = 12.6
DeepStream 7.0 / 6.4 = 12.2
DeepStream 6.3 = 12.1
DeepStream 6.2 = 11.8
DeepStream 6.1.1 = 11.7
DeepStream 6.1 = 11.6
DeepStream 6.0.1 / 6.0 = 11.4
DeepStream 5.1 = 11.1
ジェットソンプラットフォーム
DeepStream 7.1 = 12.6
DeepStream 7.0 / 6.4 = 12.2
DeepStream 6.3 / 6.2 / 6.1.1 / 6.1 = 11.4
DeepStream 6.0.1 / 6.0 / 5.1 = 10.2
3.2。 libを作ります
make -C nvdsinfer_custom_impl_Yolo clean && make -C nvdsinfer_custom_impl_Yolo
config_infer_primary.txtファイルを編集します（yolov4の例） [property]
...
custom-network-config=yolov4.cfg
model-file=yolov4.weights
...
注： DarkNetモデルの場合、デフォルトでは、動的バッチサイズが設定されています。静的バッチサイズを使用するには、ラインを除外します
...
force-implicit-batch-dim=1
...
deepstream-app -c deepstream_app_config.txt
注：Tensortertエンジンファイルは、生成に非常に長い時間がかかる場合があります（時には10分以上）。
注：Yolov2またはYolov2-Tinyモデルを使用する場合は、実行する前にdeepstream_app_config.txtファイルを変更します
...
[primary-gie]
...
config-file=config_infer_primary_yoloV2.txt
...
x86プラットフォーム
nvcr.io/nvidia/deepstream:7.1-gc-triton-devel
nvcr.io/nvidia/deepstream:7.1-triton-multiarch
ジェットソンプラットフォーム
nvcr.io/nvidia/deepstream:7.1-triton-multiarch
注： nvdsinfer_custom_impl_Yoloをコンパイルするには、コンテナ内にg ++をインストールする必要があります
apt-get install build-essential
注：Deepstream 7.1を使用すると、Dockerコンテナは、オーディオデータの解析、CPUデコード、CPUエンコードなどの特定のマルチメディア操作に必要なライブラリをパッケージ化しません。この変更は、オーディオトラックを含むMP4のような特定のビデオストリーム/ファイルの処理に影響を与える可能性があります。 Docker画像内の以下のスクリプトを実行して、すべてのDeepStreamSDK機能を使用するために必要な追加のパッケージをインストールしてください。
/opt/nvidia/deepstream/deepstream/user_additional_install.sh
nms-iou-threshold 、 pre-cluster-threshold 、およびtopk値を変更するには、config_inferファイルを変更します
[class-attrs-all]
nms-iou-threshold=0.45
pre-cluster-threshold=0.25
topk=300
注：config_inferファイルでcluster-mode=2必ず設定してください。
GSTREAMERパイプラインまたはサンプルアプリを実行しているときに、ユーザーはエラーに遭遇する可能性があります。Glib GLib (gthread-posix.c): Unexpected error from C library during 'pthread_setspecific': Invalid argument. Aborting. 。この問題は、デフォルトでUbuntu 22.04に付属のglib 2.0-2.72バージョンのバグが原因で発生します。この問題はglib 2.76で対処されており、そのインストールは問題を修正するために必要です（https://github.com/gnome/glib/tree/2.76.6）。
glib新しいバージョンに移行します
pip3 install meson
pip3 install ninja
注：Python Virtualenvを使用することをお勧めします。
git clone https://github.com/GNOME/glib.git
cd glib
git checkout 2.76.6
meson build --prefix=/usr
ninja -C build/
cd build/
ninja install
新しくインストールされているGlibバージョンを確認して確認してください。
pkg-config --modversion glib-2.0
RTSPストリームを使用すると、アプリケーションがEOSに到達することで立ち往生する場合があります。これは、rtpjitterbufferコンポーネントの問題が原因です。この問題を修正するために、gstrtpmanagerライブラリを更新するために必要な詳細が記載されています。
/opt/nvidia/deepstream/deepstream/update_rtpmanager.sh
PythonとC/C ++を使用して、Deepstreamからメタデータを取得できます。 C/C ++の場合、 deepstream-appまたはdeepstream-testコードを編集できます。 Pythonの場合、deepstream_python_appsをインストールして編集できます。
基本的に、BBOXのラベル、位置などを取得するには、 NvDsObjectMeta （Python / C / C ++） and NvDsFrameMeta （Python / C / C ++）を操作する必要があります。
私のプロジェクト：https：//www.youtube.com/marcoslucianotv
