VGG16をChainerとTensorRTで実験したところ、用意した画像はそれぞれ「障子」と「ラケット」と推定された。そこで今度はDarknetを試して同じ画像がどのように判定されるか確認する。04、ROSはMelodic。coordinator管理人の清水秀樹です。YOLOv3の推論ベンチマークを実施してみました。PiカメラモジュールV2の場合、下記のコマンドでリアルタイム認識デモを動かす事ができました。Nanoの性能表記に誤記があったため修正しています。最近組み込みデバイス(以下エッジと表現)で画像認識や音声認識、センサ情報の処理といったディープラーニングを利用した処理を実行することが容易になっている。YOLOv3の推論ベンチマークを実施してみました。今回のベンチマークから、Darknetと同じ精度であるFP32でも、trt-yolo-appにおける速度向上が確認できました。Nanoが届いたので、僕でも知ってる超有名シリーズ「darknet」入れて「nightmare」「yolo」あたりを動かしてみたいと思います。Nanoだとやはり時間はかかる。次のコマンドでサンプルが動きます。動き始めるまでは少し時間がかかります。yolov3の場合608x608で学習させると、私の環境ではメモリーオーバーで止まる。