リアルタイムパレット制約システム-Raspberry Pi 4 8 GBで動作中にエラー



🖥 Raspberry Pi 4 8GB


YOLOv 3を圧縮してモデルを作成し、Raspberry Pi上で実際に実行して速度とパフォーマンスを確認することにしました.

📌 サマリ

  • 仮想環境を使用して環境設定を行い、Minicondaをインストールしようとしたが、rasperry pi 4ではサポートされず、代わりにminforgeをインストールした.しかし、最終的には仮想環境を行わないことにした.
  • OpenCV 4.5.5をインストールします.
  • Pytoch 1.7.0とTorchVision 0.8.0をインストールして実行します.1枚あたりの処理速度は2.5~4秒で、リアルタイムで処理できません.NPackを使用してみてください.
  • NPackはOpenCV 3.4.0との互換性を示し、構築継続に失敗した.
  • ツリーベリーpiオペレーティングシステムにはBulleseyeオペレーティングシステム64ビット、Plytoch 1.11.0(Bullsey OS)、TorchVision 0.12.0(Bullseye OS)がインストールされており、すべてのものが最新にインストールされており、実行後、各プロセッサの処理速度が0.5秒から以前の1/3に短縮されていることが分かった.
    最新のオペレーティングシステムと最新のパッケージを最適化し、FLOPを圧縮するのに適したパフォーマンスを提供します.
  • 🔧 Setting


    1.仮想環境の作成


    Minicondaをインストールしようとしたが、インストールされなかった。検索結果は以下の通りです。


    https://stackoverflow.com/questions/60532678/what-is-the-difference-between-miniconda-and-miniforge

    miniforgeはconda-forgeチャネルインストールパッケージのコミュニティによってcondaが小さくなり、minicondaはAnacondaによってcondaが作成され、anacondaチャネルインストールパッケージが使用されます.miniforgeが始まったのは、minicondaがaarch 64をサポートしていないからだそうです.だからminifforgeでインストールします.

    インストールされていない


    リファレンス

    1.minicondaインストールファイルのダウンロード


    Linux installers Python 3.7のMiniconda 3 Linux-aarch 6464ビットをダウンロードします.
    ダウンロード後、ダウンロードフォルダのファイルをpiに移動します.

    2. Verify your installation


    https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/download.html#cryptographic-hash-verification sha256sum Miniconda3-py37_4.11.0 Linux-aarch64.sh

    3. Installing on Linux


    https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.html bash Miniconda3-py37_4.11.0 Linux-aarch64.sh引き続きenterをクリックし、yesを選択し、配線時にenterをクリックしてデフォルト値に設定します.

    4. reload terminal window


    インストールが完了したら、ターミナルウィンドウを閉じて再度開きます.

    5.インストールの検証

    conda listコマンドを入力し、動作が正常であることを確認します.

    6.仮想環境の作成

    conda create -n kickboard python=3.7
    conda activate kickboard

    110 minifforgeのインストール


    コメントリンク

    1. download Miniforge3-Linux-aarch64


    https://github.com/conda-forge/miniforge

    2.ダウンロードフォルダに移動

    cd Download

    3.インストール

    bash Miniforge3-Linux-aarch64.sh

    4.確認


    ターミナルウィンドウを閉じて再開すると、conda listコマンドが実行されているかどうかを確認します.

    6.仮想環境の作成

    conda create -n kickboard python=3.7
    conda activate kickboard

    2.OpenCV 4.5.5のインストール


    コメントリンク
    以下のリンクを参考にインストールしました.

    1. Version check


    インストール前にバージョンを確認してください.
    uname -a
    確認はaarch 64です.

    2. Swap check


    構築時に十分なSwapメモリ容量があるかどうかを確認します.
    これはRaspberry Pi 4 2 GBバージョンにのみ適用され、Raspberry Pi 4 4 GBまたは8 GBについては変更することはありません.したがって、この手順は省略します.

    3. EEPROM check


    EEPROMソフトウェアのバージョンを確認する必要があります.そうしないとOpenCVを使うと過熱してラスベガスパイの寿命が短くなる可能性があります.そのため、EEPROMソフトを更新するだけで熱を下げ、ラスベガスパイの寿命を延ばすことができます.
    sudo rpi-eeprom-update
    このときBOOTOLOAER:up-to-dateを確認
    そうでない場合は、次のコマンドを実行します.
    sudo rpi-eeprom-update -a
    sudo reboot

    4.GPUメモリ設定の変更


    [menu]-[preferences]-[Raspberry Pi構成]-[performance]-[GPUメモリ]を128に変更します.

    5. Installation script


    scriptを使用すると、インストールに必要なすべてのコマンドを一度に実行できます.
    メモリが合計6.5 GBを超えているかどうかを確認します.
    free -m
    必要なファイルをダウンロードし、scriptを実行してOpenCVをインストールします.
    wget https://github.com/Qengineering/Install-OpenCV-Raspberry-Pi-64-bits/raw/main/OpenCV-4-5-5.sh
    
    sudo chmod 755 ./OpenCV-4-5-5.sh
    
    ./OpenCV-4-5-5.sh

    6.コンパイル結果をインストールします。


    コメントリンク
  • は、作成したopencvフォルダの構築フォルダに最初に移動します.
  • cd opencv/build
  • をインストールします.
  • sudo make install
  • opencvライブラリを見つけます.
  • sudo ldconfig

    7.インストール完了を確認します。

    conda list
    パッケージ名にpython-opencvが含まれている場合は、成功しました.

    3.NPACKのインストール(失敗)


    https://egemenertugrul.github.io/blog/Darknet-NNPACK-on-Raspberry-Pi/

    4.Pythorch 1.11.0とTorchVision 0.12.0のインストール


    https://qengineering.eu/install-pytorch-on-raspberry-pi-4.html
    上記のリンクを参考にBullseye OSバージョンにインストールします.

    実行結果