Jetson Xavier: Tensorコア対応Yolo V3 インストールメモ

XavierにYolo V3をインストールしたときのメモ。Xavierは16bit浮動小数点が使え数倍高速になるので、それに対応したTensorコアを使うdarknetをインストールする。以下のウェブサイトを参考にしました。

• Yolo-v3 and Yolo-v2 for Windows and Linux (AlexeyAB)
• Jetson Xavierを動かしてみた。(Take’s Diary)

1. Tensorコア対応Darknetのインストール

• この指示にしたがいDarknetをインストールする
• cd ~/src
• git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
• mv  darknet  darknet_tensor
• cd ~/src/darknet_tensor
• Makefileの該当行を以下に変更
  • GPU=1
  • CUDNN=1
  • CUDNN_HALF=1
  • OPENCV=1
  • LIBSO=1
  • DEBUGの下のARCHの前に#をつけてコメントアウトして、#Jetson XAVIERの下の#ARCH の#を外し有効化する。
    • ARCH= -gencode arch=compute_72,code=[sm_72,compute_72]
• make -j 8

• Yoloのウェイトのダウンロードと実行
  • cd ~/src/darknet_tensor
  • 学習済みのウェイト（パラメータ）ファイルをダウンロード
    • wget http://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
  • サンプルの実行
    • ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
• 実行方法
  • ノートPC内蔵カメラ
    • ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
  • 動画ファイル
    • Webm形式の動画ファイルは問題なく動作する。
    • ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights <video file>

2. Darknet（Tensorコア非対応）のインストール

• この指示にしたがいDarknetをインストールする
• cd ~/src
• git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
• cd ~/src/darknet
• Makefileの該当行を以下に変更
  • GPU=1
  • CUDNN=1
  • OPENCV=1
  • ARCH= -gencode arch=compute_72,code=[sm_72,compute_72]
• make -j 8

• Yoloのウェイトのダウンロードと実行
  • cd ~/src/darknet
  • 学習済みのウェイト（パラメータ）ファイルをダウンロード
    • wget http://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
  • サンプルの実行
    • ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
• 実行方法（Tensorコア対応版と同じ）
  • ノートPC内蔵カメラ
    • ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
  • 動画ファイル
    • Webm形式の動画ファイルは問題なく動作する。
    • ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights <video file>

3. Tensorコア非対応版及びTX2との比較

• Jetson TX２と比較するために以下のサイトで紹介しているYouTubeビデオを~/src/darknetにダウンロードする。ファイル名をtraffic.mp4とする。
  • YOLOv3 on Jetson TX2 (JK Jung’s blog)
• 実行方法
  • Jetsonの高速化
    • $ sudo nvpmodel -m 0
    • $ sudo  ~/jetson_clocks.sh
  • Tensorコア対応版の実行
    • $ cd ~/src/darknet_tensor
    • ウェイトのダウンロード
      • $ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weigths
    • $  ./darknet  detector  demo  cfg/coco.data  cfg/yolov3.cfg yolov3.weights  traffic.mp4
  • Tensorコア比対応版の実行
    • $ cd ~/src/darknet
    • ウェイトのダウンロード
      • $ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weigths
    • $  ./darknet  detector  demo  cfg/coco.data  cfg/yolov3.cfg yolov3.weights  traffic.mp4
• 推論結果
  • JK Jung’s blogではTX2を使い3.0~3.3 fpsぐらいの処理速度ということですが、私が所有しているTX2では0.8~1.0 fps程度しか出ません。なお、SDカードからブートしています。yolob3.cfgのパラメータはTest時のデフォルト値で以下のように設定しています。その他は変更していません。
    • batch=1
    • subdivisions=1

終わり