Tensorflow Object Detection APIで学習させたMobilenetV2のモデルをNVIDIA JetsonのDeepStream SDKで動かしてみた - Qiita

はじめに この記事では、NVIDIA JetsonのDeepStream SDKで自分で用意したデータで学習した物体検出モデルを利用する手順について記述しています。データのアノテーションと学習は以下の図にあるように、Cloud AnnotationsとGoogle colabを使って行います。どちらも無料で使えます。 以下はメガネを検出できるように学習させたモデルをJetsonのDeepStream SDKで動かしている様子です。平均で18FPSぐらいでています。よく考えてみるとコーディングらしいコーディングをすることなく（構成ファイルやパラメーターの変更のみ）準備されたものを組み合わせて、ここまで出来てしまっています。 環境 tensorflowのバージョンは、1.13.1がおすすめです。（1.15や1.14を使用すると実行時にエラーになりました） tensorflow 1.13.1 O

[misshiki]

“NVIDIA JetsonのDeepStream SDKで自分で用意したデータで学習した物体検出モデルを利用する手順について”