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1.学習のススメ方

この項目は現在
・jetbot-nano-4gb-jp461-2022-03-28
・jetbot-nano-2gb-jp461-2022-03-28

で対応しています。そうです、Jetson Nano 2GBもObject Followingに対応しました!

Object Followingでは、データの収集と学習はおこなわず、collision avoidanceで学習したResNet18 TensorRTモデルと、90種類の物体検出が可能な既存モデルのssd mobilenet v2 fpnliteをつかって指定したオブジェクトの追従をおこないます。

学習のススメ方

1,2の順で実行します。各項目が終わったらノートブックのSHUT DOWNを忘れないようにしてください。

項目 Notebook 操作 写真
1.物体検出モデル変換 01_build_ssd_mobilenet_v2_fpnlite_JP.ipynb 物体検出モデルをTensorRTモデルに変換
2.デモ走行 02_live_demo_JP.ipynb 学習結果でデモ走行

以下のファイルはNano 2GB/4GBに対応しています。研修では実行しません。
03_onnx_graph_JP.ipynb
04_build_ssd_mobilenet_v2_JP.ipynb
05_build_efficientdet_d0_JP.ipynb

必要なもの

項目 概要
Collision Avoidanceでの学習済みモデル(ResNet18 TensorRTモデル) 境界線に差し掛かったら回転させる用途で使用
Collision Avoidanceで使ったコース Collision Avoidanceの認識用
認識させる物体 バナナ等

デモ走行

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