여기 옵션 내용을 확인해보면.... 우선 속도타입에 마우스 오버 하면.. 확인가능한 정보...
속도 측면에서 볼때... 최고로 빠른 속도를 지원하는 모델을 선택하려면 해당 옵션에서 UHS-II(U3) > UHS-I(U3) > UHS-I(U1) 순이다..
그러나 검색해보면 알겠지만... 현재 UHS-II(U3) 속도를 지원하는 최고 용량은 256Gb, UHS-I(U3), UHS-I(U1) 속도를 지원 하는 최고 용량은 1Tb 이다.
두번째 옵션인 영상 쓰기 속도 옵션을 살펴보면...
위 내용을 보면 쉽게 이해가 가능하다. V90 에 가까울수록... 쓰기속도가 빠름을 확인할 수 있다.
다음 옵션을 저장방식...은...
즉... SLC > MLC > TLC 순으로 더 좋지만.. 그만큼 가격이 상승하게 된다. 그러나.. 옵션에 SLC 옵션이 없다는것을 보면... Micro SD 를 SLC 방식으로 제작하기 힘들다는것이 예상된다.
검색해보면 MLC 저장방식으로 구매 가능한 최고 용량은 256G 이며 기본적으로 128G 모델이 보편적이며 TLC 방식이 주류를 이루는것이 확인가능하다...
마지막 옵션 고사양 앱 구동 옵션을 살펴보자.
위 내용을 확인해보면... 고사양 앱 구동 옵션은 A2 > A1 순이다...
최근 프로젝트를 진행 하면서 구입한 메모리와 실습용으로 제공받은 메모리를 비교해보면...
실습용으로 제공받은 메모리는 UHS-I(U1)이며 프로젝트용으로 구매한 메모리는 UHS-I(U3) 로 프로젝트용으로 구매한 메모리의 속도가 빠름을 확인할수 있으며 제공된 읽기 쓰기 속도를 비교해도 실습용은 쓰기속도는 제공되지 않으며 읽기속도 95MB/s 프로젝트용은 읽기속도 170MB/s, 쓰기속도 90MB/s 로 속도차이가 많이 난다.. 또한 프로젝트용은 고사양앱구동(A2) 옵션을 만족한다.
같은 작업을 해도 읽기 쓰기 속도차이로 차이가 2배 이상 생길 가능성이 많다.
마지막으로 최근 구매한 메모리의 사양을 확인해보며 비교를 마무리 하겠다.
비교해보면 프로젝트용으로 구매 했던 메모리와 읽기 속도는 비슷 하며 쓰기속도는 더 빠르다.. UHS-I(U3) 만으로도 속도가 빠름을 확인할수 있으며. 고사양앱구동(A2)를 만족하기 때문에... 한동은... 몇년???? 사용하는데 답답하지 않을것 같다...
Jetson Nano 를 이용한 Object Detection으로 당연히 YOLO를 떠올렸으며 구글링을 통해서 먼저 이길을 가시면서 친절하게 방법과 입력코드를 남겨주신대로 진행을 해봤으나 YOLO신의 버림을 받아서인지... 샘플 이미지를 통한 결과는 정상적으로 출력이 되지만 pi camera를 이용한 실시간 Detection 은 실패를 하였다. (이상하게 카메라 영상을 보여주는 창이 온통 초록색으로 꽉찬 상황 ㅠ.ㅠ)
그래서 다른 방법이 없는지 찾게 되었고 YOLO v5 를 시도했던 시간의 거의 1/3 정도만으로 생각보다 훌륭한 결과를 얻을수 있었던 내용을 공유해본다.
해당내용의 출처는 NVIDIA Developer 채널에서 아래 주소의 Youtube 영상을 시작으로 얻을수 있었으며
위 코드의 경우... CSI 카메라를 이용할때적용되는 코드이다.. USB카메라의 경우(V4L2) 코드를 수정해주자...
우선 V4L2 드라이버를 설치해주고....
$ sudo apt-get install v4l-utils
연결된 USB 카메라의 디바이스 번호를 확인하는 방법은....
$ v4l2-ctl --list-devices
하여 디바이스 번호를 확인하자...
아래 코드는 같이 스터디를 진행한 오휴민님 께서 수정 정리해주신 코드다.. 깔끔하다...
import jetson.inference
import jetson.utils
net = jetson.inference.detectNet("ssd-mobilenet-v2", threshold=0.5)
camera = jetson.utils.gstCamera(1280, 720, "/dev/video0") # USB camera ONLY
# camera = jetson.utils.gstCamera(1280, 720, "/dev/video1") # CSI camera + USB camera
#camera = jetson.utils.videoSource("csi://0") # CSI camera ONLY
display = jetson.utils.glDisplay() # USB camera ONLY
#display = jetson.utils.videoOutput("display://0") # CSI camera ONLY
### USB camera ###
while display.IsOpen():
img, width, height = camera.CaptureRGBA()
detections = net.Detect(img, width, height)
display.RenderOnce(img, width, height)
display.SetTitle("Object Detection | Network {:.0f} FPS".format(net.GetNetworkFPS()))
### CSI camera ###
#while display.IsStreaming():
# img = camera.Capture()
# detections = net.Detect(img)
# display.Render(img)
# display.SetStatus("Object Detection | Network {:.0f} FPS".format(net.GetNetworkFPS()))
Jetson Nano 시작준비를 하면서 느낀점은 기본적으로 컴퓨터의 메인보드에 해당하는 모듈에서 CPU와 GPU, 메모리 등을 업그레이드 하는 방법은 상위 모델인 TX2 모듈 이상을 이용하는 방법이다. 사용자 측에서 성능을 올릴수 있는 방법은 SSD에 해당하는 SD카드의 읽기 쓰기 속도를 확인하고 빠른 제품을 선택하는것이 유리하다. 제품을 검색할때 속도타입에서 UHS-I(U3), UHS-II(U3) 옵션을 선택한뒤 나오는 제품들을 살펴보면 읽기 쓰기 속도가 확인가능하며 고사양앱구동(A1), 고사양앱구동(A2) 옵션이 포함되어있는지를 꼭 확인하는것이 좋다.
