Jetson Nanoでwaifu2xを使ってみる

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JetsonNano Jetson NVIDIA waifu2x NVIDIA テキストリンク

はじめに

　Jetson Nanoでwaifu2xを動かしている記事が見つからなかったので動作させるまでのメモです｡

環境

導入手順

　Jetson Nanoでwaifu2xを動作させるためには､環境に合わせてビルドしなければなりません｡
　こちらのビルドガイドに従ってビルドしていきます｡

要件

　Linuxでは以下のパッケージのインストールが必要みたいです｡
　(OpenCVのインストールなしでビルド･実行出来たのですべて必須ではない?)
　JetCardイメージではCMakeはデフォルトでインストールされているみたいです｡

  • GCC 5+
  • CMake
  • OpenCL
  • OpenCV 3+

インストール

　いつものアップデートをしてから､GCCとOpenCLをインストールします｡

$ sudo apt update && sudo apt upgrade
$ sudo apt install gcc-8
$ sudo apt install　ocl-icd-opencl-dev

　今回OpenCVはインストールせずビルド出来たので行いませんがしたい方は以下の記事を参考になるかもしれません｡
　Jetson Nano に OpenCV 4.1.2 をインストールする

ビルド

　ここもビルドガイドに従って行きます｡
　もしここでビルドエラーになるようだったら必要なパッケージが足りないかもしれません｡

$ git clone " https://github.com/DeadSix27/waifu2x-converter-cpp "
$ cd waifu2x-converter-cpp
$ mkdir out &&  cd out
$ cmake ..
$ make -j4
$ sudo make install
$ sudo ldconfig

実行

　詳細な使い方は以下のコマンドで確認できます｡

$ waifu2x-converter-cpp --help

USAGE:

   waifu2x-converter-cpp  [--list-supported-formats]
                          [--list-opencv-formats] [-l] [-f <png,jpg,webp
                          ,...>] [-c <0-9>] [-q <0-101>] [--block-size
                          <integer>] [--disable-gpu] [--force-OpenCL] [-p
                          <integer>] [-j <integer>] [--model-dir <string>]
                          [--scale-ratio <double>] [--noise-level <0|1|2
                          |3>] [-m <noise|scale|noise-scale>] [-v <0|1|2|3
                          |4>] [-s] [-t <bool>] [-g <bool>] [-a <bool>] [-r
                          <bool>] [-o <string>] -i <string> [--]
                          [--version] [-h]


Where:

   --list-supported-formats
     dump currently supported format list

   --list-opencv-formats
      (deprecated. Use --list-supported-formats) dump opencv supported
     format list

   -l,  --list-processor
     dump processor list

   -f <png,jpg,webp,...>,  --output-format <png,jpg,webp,...>
     The format used when running in recursive/folder mode

     See --list-supported-formats for a list of supported
     formats/extensions.

   -c <0-9>,  --png-compression <0-9>
     Set PNG compression level (0-9), 9 = Max compression (slowest &
     smallest)

   -q <0-101>,  --image-quality <0-101>
     JPEG & WebP Compression quality (0-101, 0 being smallest size and
     lowest quality), use 101 for lossless WebP

   --block-size <integer>
     block size

   --disable-gpu
     disable GPU

   --force-OpenCL
     force to use OpenCL on Intel Platform

   -p <integer>,  --processor <integer>
     set target processor

   -j <integer>,  --jobs <integer>
     number of threads launching at the same time

   --model-dir <string>
     path to custom model directory (don't append last / )

   --scale-ratio <double>
     custom scale ratio

   --noise-level <0|1|2|3>
     noise reduction level

   -m <noise|scale|noise-scale>,  --mode <noise|scale|noise-scale>
     image processing mode

   -v <0|1|2|3|4>,  --log-level <0|1|2|3|4>
     Set log level

   -s,  --silent
     Enable silent mode. (same as --log-level 1)

   -t <bool>,  --tta <bool>
     Enable Test-Time Augmentation mode. (0 or 1)

   -g <bool>,  --generate-subdir <bool>
     Generate sub folder when recursive directory is enabled.

     Set 1 to enable this. (0 or 1)

   -a <bool>,  --auto-naming <bool>
     Add postfix to output name when output path is not specified.

     Set 0 to disable this. (0 or 1)

   -r <bool>,  --recursive-directory <bool>
     Search recursively through directories to find more images to
     process.

     If this is set to 0 it will only check in the directory specified if
     the input is a directory instead of an image. (0 or 1)

   -o <string>,  --output <string>
     path to output image file or directory  (you should use the full path)

   -i <string>,  --input <string>
     (required)  path to input image file or directory (you should use the
     full path)

   --,  --ignore_rest
     Ignores the rest of the labeled arguments following this flag.

   --version
     Displays version information and exits.

   -h,  --help
     Displays usage information and exits.


   waifu2x OpenCV Fork - https://github.com/DeadSix27/waifu2x-converter-cpp

まとめ

　そもそもJetson Nanoでwaifu2xを動かすつもりで購入しましたが、調べてみても記事等がなく自分でARM対応したwaifu2xを探すことにしました。DeadSix27様にはとても感謝しています。

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