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Raw

YOLO V4 for darknet_ros

YOLO V4をdarknet_rosへ移植して使えるようにした環境です.

Installation

このリポジトリを導入する環境では, すでにROS(Robot Operating System)が導入されていることとします. ROSの導入方法はros.orgを参考にしてください. 私の構築環境はこちらです.

Create workspace

まずROSのワークスペースを生成します. <workspace>は任意の名前をつけてください.

## Create workspace for ROS, Change directory
$ mkdir -p workspace/src && cd workspace/src

## init workspace
$ catkin_init_workspace

## Make
$ cd ../
$ catkin_make

Installation your environment

Easy Installation

darknetとdarknet_rosをsubmoduleとして扱うためには, --recursiveをつけて　cloneしてください. これによりsubmoduleである2つのリポジトリをまとめてcloneすることができます.

$ cd src
$ git clone --recursive https://github.com/Tossy0423/yolov4-for-darknet_ros.git

darknetとdarknet_rosをsubmoduleとして扱わずclone

darknetとdarknet_rosをsubmoduleとして扱わないためには, ２つのリポジトリを別々にcloneする必要があります.

$ git clone https://github.com/Tossy0423/darknet.git
$ git clone https://github.com/Tossy0423/darknet_ros.git

このやり方の場合, フォルダのツリー構造は以下のようになります,

src
├── darknet
│
├── darknet_ros

Download weights file

weightsはファイルサイズが大きので別でダウンロードする必要があります. weightsファイルを導入する場所は, darknet_ros/darknet_ros/yolo_network_config/weightsへダウンロードしてください.

$ wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights

make pkg

# Change workspace directory
$ cd workspace

## Make
$ catkin_make

# Write source command in ~/.bashrc
$ echo "source ~/workspace/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc

Environment

Topics Spec
Model Dell ALIENWARE m15
CPU Intel® Core™ i7-8750H CPU @ 2.20GHz × 12
GPU GeForce RTX 2070 with Max-Q Design/PCIe/SSE2
RAM 15.4 GB
OS Ubuntu 18.04.3 LTS bionic
Midlleware ROS Melodic
NVIDIA-SMI 440.100
Driver Version 440.100
CUDA Version 10.2
Cuda compilation tools release 10.1, V10.1.243

Demo

ここまで実装した環境でのデモの方法を述べます. デモをする前に準備すべきことがあります.

Preparation

  • Web Camera
    ノートPCなどのようにすでに搭載されている場合は用意する必要はありません. Terminalで

    $ ls /dev/video*

    入力し表示があれば準備できています.　何も表示されなければ環境を整えてください.

  • uvc_cameraのROSパッケージ
    すでにインストールされている場合は再度行う必要はありません. インストールには, 以下のコマンドを実行してください

    $ sudo apt install ros-melodic-uvc-camera

  • launchファイルの変更
    uvc_cameraパッケージを使う場合, カメラ画像のTopicをdarknet_rosへ入力するために変更する必要があります. 任意のエディタで, darknet_ros/darknet_ros/config/ros.yamlを開いて以下のように変更します.

    ## 変更前
topic: /camera/rgb/image_raw

## 変更後
topic: /image_raw

Running

以下の3つのコマンドは別のTerminalで実行してください.

$ roscore
$ rosrun uvc_camera uvc_camera_node
$ roslaunch darknet_ros yolo_v4.launch

How to build this environment??

この環境を構築するための手順を示したドキュメントをここに示します.

Acknowledgment

このリポジトリは, AlexeyABのdarknet, leggedroboticsのdarknet_rosの大きなリポジトリで構成されています. またこの環境の構築には, 多くの開発者が公開してくれた情報を参考にしました. これらの素晴らしいリポジトリを公開してくださった開発者, 情報提供してくださった多くの開発者に感謝します.

LISENCE

このリポジトリはMIT Licenseを元にリリースしています. 詳しくはLICENSEファイルをご覧ください. This software is released under the MIT License, see LICENSE.

Future Plans

私の気まぐれで改善していきます.

  • Rewrite the readme file in English. 🌎
  • Getting your environment ready to run in the Docker Container. 🐳

History

    1. Aug. 2020
      I've roughly summarized everything from environment building to manual creation

Autor

Tossy Japan, Osaka Please Follow me!!