yolov3和csi摄像头的项目中。2より前のバージョンでは対応していないので、最新版をインストールする必要がある。opencv-pythonなどで入れられる。v3を動作させていました。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。Jetsonシリーズの最廉価モデルの位置づけで、発売価格99ドル。)モードにおける公称ピーク性能は472GFLOPs。開発キットの主なハードウェアスペックは以下。今回は、物体検出アルゴリズムとしてYolov3を、動作させる環境としてJetsonNano+ROSの組み合わせで実装しました。Nanoでカメラと共に使うならTinyモデルの方です。ダメ元でやってみる用にYOLOv3、YOLOv3-SPPも念のため落としておきましょう。今回ハマったのは以下の2点。基本的には下記の記事にしたがって作業した。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。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。