XAVIERTX2でYOLOがどのくらいのスピードになるか?ちょっと埃をかぶってますが、以下の動画は紛れもなくこのTX2で実行してます。使ったデータは今回の場合80クラスを認識しますが、コンピューターにとって全世界が80項目しかないので誤認識があります。ハマったものはなかなか素晴らしい結果でした。今回TX2でYOLOを実行させた結果です。画像のスピードは問題なし。XvierにインストールしたopenFrameworksでYOLOを動かしてみましたが、なかなか良い結果が出たので、じゃーTX2で実行したらどうなるのかってのが今回の実験です。TX2へのOpenframeworksのインストールはこの記事を参照して下さい。Xavierに近づけるためにマルチスレッドを利用します(OF上ではofThreadを利用)。Xavierでも裏スレッドを1個使って実現させましたが、今回は2個使います。GPUはマルチスレッド対応していないということが頭に入ってました。「微妙に時間をずらすことでGPUをうまく使えないか」ってことが今回の発想です。ここでもやはりデータ変換が鍵を握ってて、ちょっと時間がかかりましたが、なんとなく狙い通りになってるようです。yolov2.cfgの設定ですが最初の方をbatch=32subdivisions=8weight=416height=416にしました。weight、heightとも608にするのが理想的ですが、あまり認識に変化が無いようなのでスピード重視です。yolov2.cfgが何者かは、前の記事を確認して下さい。CameraのopenFrameworks側設定画像は640x480。粗い画像ですがYOLOはそれでも満足の行く結果を出してしまいます。openFrameworkeのソースは次の通りです。runしてもエラーが出る場合があります。DetectNet部分をマルチスレッドにする。DetectNet部分をマルチスレッドにする。