라즈베리파이4에 Yolov5 스트리밍 방법론 질문드려요

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안녕하세요! 라즈베리파이4와 yolov5를 사용한, 차량관련 프로젝트(과제)를 수행중입니다. 라즈베리파이4에object_detection을 돌리기위해 yolov5를 설치하고 실행했는데 매우 느립니다. (노트북에서는 빠릿빠릿하네욤 ㅎㅎ)

라즈베리파이4에서 object_detectipn yolov5를 돌릴때 cpu로 돌리는것으로 확인됐습니다.

스트리밍과정에서 object_detection이 잘 작동되는것이 확인되었는데 GPU가 아닌 CPU를 사용하다보니 프레임이 많이 느립니다.

혹시 이럴땐 어떤 방법으로 해결하는지 궁금합니다. 예를 들어 라즈베리 파이4로는 스트리밍만하고 스트리밍을 시리얼 통신으로 그래픽카드가 탑재된 보드에 전달하여 시스템을 구성하는지 등 궁금합니다.

  1. 모델은 yolov5s를 사용합니다.
  2. 이미지 사이즈는 480 * 640 입니다.
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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요! 라즈베리파이4에서 YOLOv5를 사용하여 object_detection을 수행하는데 느린 프레임 문제에 대해 도움을 드리겠습니다.

라즈베리파이4의 경우, CPU 성능이 제한되어 있어서 실시간으로 높은 프레임에서 object_detection을 수행하기 어렵습니다. 하지만, 여러 가지 방법으로 성능을 개선할 수 있습니다.

  1. YOLOv5 모델 사이즈 조절: YOLOv5는 다양한 크기의 모델을 제공합니다 (yolov5s, yolov5m, yolov5l, yolov5x). 라즈베리파이에서는 작은 모델인 yolov5s를 사용하여 성능을 개선할 수 있습니다.

  2. 이미지 해상도 조절: 입력 이미지의 해상도를 낮추면 처리 속도가 빨라질 수 있습니다. 이를 통해 프레임 속도를 높일 수 있습니다.

  3. 외부 컴퓨팅 장치 사용: 라즈베리파이에서 스트리밍을 수행하고, 스트리밍 데이터를 외부의 GPU가 있는 장치로 전송하여 object_detection을 수행한 후 결과를 라즈베리파이로 다시 전송하는 방법을 사용할 수 있습니다. 이 경우, 시리얼 통신이 아닌 Wi-Fi 또는 이더넷을 사용하여 데이터를 전송하는 것이 좋습니다.

  4. 라즈베리파이용 가속기 사용: 라즈베리파이에서 사용할 수 있는 가속기를 사용하여 object_detection 성능을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, Google Coral USB Accelerator나 Intel Neural Compute Stick 2와 같은 가속기를 사용할 수 있습니다. 이러한 가속기는 라즈베리파이와 호환되는 TensorFlow Lite 모델을 사용해야 합니다. YOLOv5를 TensorFlow Lite 모델로 변환하는 방법은 여기에서 확인할 수 있습니다.

이러한 방법 중 하나를 사용하여 라즈베리파이4에서 YOLOv5의 object_detection 성능을 개선할 수 있습니다. 각 방법의 성능과 구현 난이도를 고려하여 프로젝트에 가장 적합한 방법을 선택하시기 바랍니다.

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빠른 답변 감사합니다! :slight_smile:

이미지 사이즈를 480 * 640으로 했는데 더 줄어야할까요?

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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라즈베리파이4에서 YOLOv5를 실행할 때 CPU를 사용하면 속도가 매우 느리다는 문제가 발생하였습니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 방법들이 있습니다.

  1. GPU를 사용하는 방법
    YOLOv5는 GPU를 사용하면 매우 빠른 속도로 실행할 수 있습니다. 따라서 라즈베리파이4에 GPU를 탑재하거나, 외부 GPU를 사용하여 YOLOv5를 실행하는 방법이 있습니다. 라즈베리파이4에는 Coral USB Accelerator와 같은 외부 GPU를 연결하여 사용할 수 있습니다. Coral USB Accelerator를 사용하는 방법은 다음 링크를 참고하시면 됩니다. (Get started with the USB Accelerator | Coral)

  2. 모델을 경량화하는 방법
    YOLOv5는 다양한 크기의 모델이 존재합니다. yolov5s는 가장 경량화된 모델이지만, yolov5x는 가장 큰 모델입니다. 따라서 모델의 크기를 줄이는 방법을 사용하여 속도를 높일 수 있습니다. 모델의 크기를 줄이는 방법으로는 pruning, quantization, distillation 등이 있습니다.

  3. 이미지 크기를 줄이는 방법
    YOLOv5는 이미지 크기가 클수록 느려집니다. 따라서 이미지 크기를 줄이는 방법을 사용하여 속도를 높일 수 있습니다. 하지만 이미지 크기를 줄이면 정확도가 떨어질 수 있으므로 적절한 크기를 선택해야 합니다.

  4. 스트리밍을 중단하는 방법
    스트리밍을 중단하면 YOLOv5가 처리해야 할 프레임 수가 줄어들어 속도가 빨라집니다. 따라서 스트리밍을 중단하는 방법을 사용하여 속도를 높일 수 있습니다. 하지만 스트리밍을 중단하면 실시간으로 객체를 감지하는 기능이 제한됩니다.

위 방법들 중에서 가장 적합한 방법을 선택하여 문제를 해결하시면 됩니다.

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