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Deep learning

Google Coral USB 사용기

Google Coral USB 사용기

Raspberry pi 4 & Google Coral USB Accelerator

평소에 라즈베리파이 4를 NAS로 사용하고 있었습니다. 이런 느낌으로..

하지만…항상 마음 속에는 “흠….라즈베리파이로 딥러닝을 돌려보고 싶다…” 라는 생각을 하고 있었죠.

평소와 같이 평화로운 중고나라 를 탐색하고 있었습니다. (모니터가 사고 싶어서 ….)

근데 . . 갑자기 . . ? 왜 인지 모르겠지만 Google Coral USB Accelerator 를 검색하고 싶더군요.

그래서 바로 검색을 했고 7마넌(나름 저렴)에 올라와있길래 일요일에 주문을 했습니다.

그리고 오늘 집에 도착을 했죠.

이제 사용을 해보려고 합니다.

준비물을 소개하도록 하죠.

준비물

  • 라즈베리 파이
  • Coral Accelerator
  • Webcam

Step 1. 연결

모두 연결 후 라즈베리파이를 켜면 위 사진과 같이 USB에 흰색 불이 들어옵니다.

Step 2. 라즈베리파이 세팅

#!/bin/bash

echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list

curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-get update

sudo apt-get install libedgetpu1-std

# Check Your Platform 
# https://www.tensorflow.org/lite/guide/python
sudo pip3 install https://dl.google.com/coral/python/tflite_runtime-2.1.0.post1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

#!/bin/bash

git clone https://github.com/google-coral/examples-camera.git

cd examples-camera

sh download_models.sh

download_models.sh를 실행하시면 다음과 같이 all_models라는 디렉토리 안에 각 데이터셋 별 labelmap.txt와 학습된 모델의 tflite 파일이 있습니다.

여기서 밑줄 친 파일을 이용해서 object detection 을 해볼겁니다! 일단 그 다음 세팅으로 넘어가죠.

#!/bin/bash

cd opencv

sh install_requirements.sh

opencv를 이용한 스크립트를 사용하기 위해 필요한 것들을 설치합니다.

Step 3. 스크립트 실행

이제 opencv 디렉토리 안에 detect.py를 실행 시켜줄건데요. 옵션이 몇개 있습니다. 한번 살펴보도록 하죠.

usage: detect.py [-h] [--model MODEL] [--labels LABELS] [--top_k TOP_K]
                 [--camera_idx CAMERA_IDX] [--threshold THRESHOLD]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --model MODEL         .tflite model path
  --labels LABELS       label file path
  --top_k TOP_K         number of categories with highest score to display
  --camera_idx CAMERA_IDX
                        Index of which video source to use.
  --threshold THRESHOLD
                        classifier score threshold

한번 다음과 같이 실행을 해보겠습니다.

python detect.py \
--model ../all_models/mobilenet_ssd_v2_face_quant_postprocess_edgetpu.tflite \
--labels ../all_models/coco_labels.txt \
--top_k 3 \
--threshold 0.7

막 빠를 줄 알았는데 Webcam 의 한계라 그런지… FPS가 낮네요..

추후에 카메라 모듈을 이용해서 해봐야겠습니다.

그럼 간단한 이용기를 마치겠습니다.

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