環境情報判断

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ここでは、１つのカメラからカメラの画像による場所を推論します。

Jetson Orin Nano環境で行いましょう。

20_detect.ipynbを開きます。

もとのコードを以下のようにカテゴリ名を変更します。

例：Sector１から９そしてetに変更いたします。

Jetson Orin Nanoをインターネットに繋ぎ、ダウンロードします。

モデルはNewを選択して読み込みます。既存のモデルがある場合は、モデルを読み込みます。その場合は、スライダーによって各画像に対しての推論結果が表示されます。

学習に使用するアノテーション後のデータセットのフォルダ名を設定します。作成したフォルダはdetectフォルダの直下に作成されます。もうすでにデータセットがある場合はdatasetのドロップダウンリストから選択します。

画像が表示され、特定の場所をそれぞれアノテーションしていきます。▶︎ボタンで再生、＞コマ送り、＜コマ戻しになります。アノテーションは、追加ボタンを押します。画像を追加した数が表示されます。アノテーションした画像はdetectフォルダ直下の各フォルダへ保存されます。

任意のエポック数で学習します。学習が終了しましたら、モデル名をつけて保存します。

できたモデルがうまく推論しているかどうかを確認します。ビデオファイルが作成され、右クリックで動画をダウンロードしてPC上で確認します。動画の左上に推論した各確率が表示されます。

学習結果が良ければ、TensorRTへ変換して推論時間を短縮します。20_detect.ipynbを閉じてシャットダウンし21_convert_detect.ipynbへ進みましょう。