Jetson Orin Nanoで YOLOv5 v7.0を動かす

Jetson Orin Nano 8GB
logicool C270N
micro SDXC 128GB
M.2 SSD PCIe Gen3 500GB
JetPack 5.1.1 (Ubuntu 20.04.5 LTS, Python 3.8.10, OpenCV 4.5.4)

Ubuntuの初期設定

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rootOnNVMeの実行

参考：https://www.youtalk.jp/2023/04/26/jetson-orin-nano-m2-ssd.html

$ ./copy-rootfs-ssd.sh
※確実に /dev/nvme0n1p1を /mntにマウントしておきます。

$ ./setup-service.sh

パッケージ一覧やnummpyの更新等

sudo apt update
sudo apt install nano
sudo apt install python3-pip
sudo apt remove python3-numpy
sudo pip3 install numpy==1.24.4

torchのインストール

参考：https://wiki.seeedstudio.com/YOLOv8-DeepStream-TRT-Jetson/

sudo apt install libopenblas-base libopenmpi-dev

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v50/pytorch/torch-1.12.0a0+2c916ef.nv22.3-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

pip3 install torch-1.12.0a0+2c916ef.nv22.3-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

torchvisionのインストール

sudo apt install -y libjpeg-dev zlib1g-dev

git clone --branch v0.13.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision

cd torchvision
python3 setup.py install --user

その他ライブラリのインストール

sudo pip3 install tqdm==4.65.0
sudo pip3 install seaborn==0.12.2

Successfully installed contourpy-1.1.0 fonttools-4.41.0 importlib-resources-6.0.0 matplotlib-3.7.2 packaging-23.1 pandas-2.0.3 python-dateutil-2.8.2 pytz-2023.3 seaborn-0.12.2 tzdata-2023.3 zipp-3.16.2

sudo pip3 install psutil==5.9.5
sudo pip3 install ultralytics==8.0.157

Successfully installed MarkupSafe-2.1.3 charset-normalizer-3.2.0 contourpy-1.1.0 filelock-3.12.2 fonttools-4.42.0 importlib-resources-6.0.1 jinja2-3.1.2 matplotlib-3.7.2 mpmath-1.3.0 networkx-3.1 opencv-python-4.8.0.76 packaging-23.1 pandas-2.0.3 pillow-10.0.0 py-cpuinfo-9.0.0 python-dateutil-2.8.2 pytz-2023.3 requests-2.31.0 scipy-1.10.1 sympy-1.12 torch-2.0.1 torchvision-0.15.2 typing-extensions-4.7.1 tzdata-2023.3 ultralytics-8.0.157 zipp-3.16.2

YOLOv5 v7.0のインストール

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5/

requirements.txt（全行、無効にしておきます。）

# Base ------------------------------------------------------------------------
# gitpython>=3.1.30
# matplotlib>=3.3

途中略

# albumentations>=1.0.3
# pycocotools>=2.0.6  # COCO mAP

YOLOv5の動作確認

python3 detect.py --source 0 --imgsz=256 --nosave

Jetson Orin Nano：1 frame：22.45ms（44.5fps）