Running YoloV5 with TensorRT Engine on Jetson Nano | Rocket Systems

Summary

En este video, se muestra cómo optimizar el modelo YOLO V5 para su ejecución en Jetson Nano mediante la conversión a un motor TensorRT. A lo largo del tutorial, se explica el proceso de instalación de bibliotecas y herramientas necesarias, como `PiCuda` y `torch`, en Jetson Nano. Luego, se convierte el modelo YOLO V5 en un archivo de motor TensorRT para mejorar el rendimiento en la detección de objetos. Al final, se realiza una prueba de inferencia con imágenes, demostrando que el motor optimizado funciona correctamente, proporcionando un rendimiento significativamente mejorado en comparación con el modelo original.

Takeaways

• 😀 El modelo YOLO V5 ofrece una mayor precisión en la detección de objetos que otros modelos ligeros como SSD MobileNet, aunque es más pesado y consume más recursos.
• 😀 Para optimizar el rendimiento del modelo YOLO V5 en dispositivos embebidos como Jetson Nano, es recomendable convertir el modelo a un motor TensorRT.
• 😀 Ejecutar modelos YOLO V5 sin conversión o optimización en Jetson Nano resultará en una tasa de fotogramas baja, afectando su rendimiento.
• 😀 El video proporciona un tutorial paso a paso sobre cómo conectar Jetson Nano remotamente usando NoMachine para facilitar la configuración y control del dispositivo.
• 😀 Se recomienda instalar el entorno de escritorio ligero XFCE en lugar del entorno predeterminado de Ubuntu, ya que mejora la experiencia al usar el dispositivo de forma remota.
• 😀 El proceso de conversión del modelo YOLO V5 a un motor TensorRT requiere la instalación de varias bibliotecas y dependencias como PiCUDA, PyTorch, y otras bibliotecas de Python.
• 😀 Es importante instalar versiones específicas de las bibliotecas para evitar problemas de compatibilidad, como con Numpy, donde se recomienda instalar la versión 1.19.0.
• 😀 Durante la instalación de PiCUDA y otras bibliotecas, pueden aparecer advertencias o errores, pero no deben ser preocupantes si al final la instalación es exitosa.
• 😀 La conversión del archivo .pt de YOLO V5 a un archivo WTS y luego la creación del archivo de motor TensorRT puede tardar varios minutos en completarse.
• 😀 Después de generar el archivo de motor TensorRT, se pueden realizar pruebas de inferencia en imágenes, lo que permite verificar si el modelo está funcionando correctamente en Jetson Nano.
• 😀 El video concluye destacando que en futuros tutoriales se cubrirá la creación de scripts en Python para realizar inferencias sobre cámaras USB, cámaras RTSP o archivos de video.

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