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 Yolo 모델 구성
git clone https://github.com/marcoslucianops/DeepStream-Yolo.git
cd DeepStream-Yolo
cfg 및 weights 파일을 다운로드하십시오. 3.1. DeepStream 버전에 따라 CUDA_VER 설정하십시오
export CUDA_VER=XY.Z
x86 플랫폼
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
제트슨 플랫폼
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. lib를 만드십시오
make -C nvdsinfer_custom_impl_Yolo clean && make -C nvdsinfer_custom_impl_Yolo
config_infer_primary.txt 파일 편집 (YOLOV4의 예). [property]
...
custom-network-config=yolov4.cfg
model-file=yolov4.weights
...
참고 : DarkNet 모델의 경우 기본적으로 동적 배치 크기가 설정됩니다. 정적 배치 크기를 사용하려면 라인을 타협하십시오
...
force-implicit-batch-dim=1
...
deepstream-app -c deepstream_app_config.txt
참고 : Tensorrt 엔진 파일을 생성하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다 (때로는 10 분 이상).
참고 : YOLOV2 또는 YOLOV2-TINY 모델을 사용하려면 deepstream_app_config.txt 를 실행하기 전에 변경하십시오.
...
[primary-gie]
...
config-file=config_infer_primary_yoloV2.txt
...
x86 플랫폼
nvcr.io/nvidia/deepstream:7.1-gc-triton-devel
nvcr.io/nvidia/deepstream:7.1-triton-multiarch
제트슨 플랫폼
nvcr.io/nvidia/deepstream:7.1-triton-multiarch
참고 : nvdsinfer_custom_impl_Yolo 를 컴파일하려면 컨테이너 내부에 g ++를 설치해야합니다.
apt-get install build-essential
참고 : DeepStream 7.1의 경우 Docker 컨테이너는 오디오 데이터 구문 분석, CPU 디코드 및 CPU 인코딩과 같은 특정 멀티미디어 작업에 필요한 라이브러리를 패키지하지 않습니다. 이 변경은 오디오 트랙이 포함 된 MP4와 같은 특정 비디오 스트림/파일 처리에 영향을 줄 수 있습니다. Docker Images 내부의 아래 스크립트를 실행하여 모든 DeepStreamsDK 기능을 사용하는 데 필요한 추가 패키지를 설치하십시오.
/opt/nvidia/deepstream/deepstream/user_additional_install.sh
nms-iou-threshold , pre-cluster-threshold 및 topk 값을 변경하려면 config_infer 파일을 수정하십시오.
[class-attrs-all]
nms-iou-threshold=0.45
pre-cluster-threshold=0.25
topk=300
참고 : config_infer 파일에서 cluster-mode=2 설정해야합니다.
때때로 GSTREAMER 파이프 라인 또는 샘플 앱을 실행하는 동안 사용자는 오류가 발생할 수 있습니다 : GLib (gthread-posix.c): Unexpected error from C library during 'pthread_setspecific': Invalid argument. Aborting. . 이 문제는 기본적으로 Ubuntu 22.04와 함께 제공되는 glib 2.0-2.72 버전의 버그로 인해 발생합니다. 이 문제는 glib 2.76 에서 다루어지며 설치는 문제를 해결하기 위해 필요합니다 (https://github.com/ghithub.com/gnome/glib/tree/2.76.6).
glib 최신 버전으로 마이그레이션하십시오
pip3 install meson
pip3 install ninja
참고 : Python Virtualenv를 사용하는 것이 좋습니다.
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
새로 설치된 GLIB 버전을 확인하고 확인하십시오.
pkg-config --modversion glib-2.0
때때로 RTSP 스트림으로 응용 프로그램은 EOS에 도달 할 때 붙어 있습니다. 이것은 rtpjitterbuffer 구성 요소의 문제 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해 GSTRTPManager 라이브러리를 업데이트하기 위해 필요한 세부 정보가 제공되었습니다.
/opt/nvidia/deepstream/deepstream/update_rtpmanager.sh
Python 및 C/C ++를 사용하여 DeepStream에서 메타 데이터를 얻을 수 있습니다. C/C ++의 경우 deepstream-app 또는 deepstream-test 코드를 편집 할 수 있습니다. Python의 경우 deepstream_python_apps를 설치하고 편집 할 수 있습니다.
기본적으로 Bbox의 레이블, 위치 등을 얻으려면 NvDsObjectMeta (Python / C / C ++) and NvDsFrameMeta (Python / C / C ++)를 조작해야합니다.
내 프로젝트 : https://www.youtube.com/marcoslucianotv
