これは SSD Mobilenet V2 のサンプル パイプラインです。では、NPU アクセラレーションを備えた i.MX95 プラットフォームで yolov8 または yolov11 tflite 量子化モデルを実行するために必要な変更は何ですか?
gst-launch-1.0v4l2src 名=cam_src デバイス=/dev/video3 バッファ数=-1 !\
ビデオ/x-raw、幅=640、高さ=480、フレームレート=30/1 !ティー名=t
っ。！キュー名=Thread-nn 最大サイズバッファー=2 リーク=2 !\
imxvideoconvert_g2d !ビデオ/x-raw、幅=300、高さ=300、フォーマット=RGBA!\
ビデオ変換！ビデオ/x-raw、フォーマット=RGB!テンソルコンバーター!\
tensor_filter レイテンシ=1 フレームワーク=tensorflow-lite \
モデル=/opt/gopoint-apps/downloads/ssdlite_mobilenet_v2_coco_quant_uint8_float32_no_postprocess.tflite \
カスタム=Delegate:External、ExtDelegateLib:libvx_delegate.so 名前=detection_filter !\
tensor_decoder モード = bounding_boxes オプション 1 = mobilenet-ssd \
オプション2=/opt/gopoint-apps/downloads/coco_labels_list.txt \
オプション3=/opt/gopoint-apps/downloads/box_priors.txt オプション4=640:480 オプション5=300:300 !\
imxvideoconvert_g2d !ミックス。\
っ。！キュー名=thread-img 最大サイズバッファー=2 リーク=2 !\
imxcompositor_g2d name=mix sink_0::zorder=2 sink_1::zorder=1 レイテンシ=20000000 分アップストリームレイテンシ=20000000 !\
cairooverlay name=perf !\
fpsdisplaysink name=img_tensor text-overlay=false video-sink=waylandsink sync=false
こんにちは、
i.MX95 はまだ量産に入っていないSO、現在、対応するコードは入手できません。YOLOv4 の関連構成を参照するか、開発ボードのサプライヤーにサポートを求めることをお勧めします。
よろしくお願いします、
志明
@Zhiming_Liu さん、早速の返信ありがとうございます。
すでに質問で述べたように、もう一度質問させてください。私は gstreamer パイプラインと統合したい YOLOv8 および YOLOv11 モデルを持っています。
必要な手順は何ですか。また、CANご提案があれば、どこに変更を加える必要がありますか。
私は i.MX95 ハードウェアを持っており、NPU アクセラレーションを使用して量子化モデルを実行したいと考えています。
ありがとう、
ヴァツサル
こんにちは、
オブジェクト検出ドキュメントのnnstreamer yolov4 tinyスクリプトを参照してください。
https://github.com/nxp-imx/nxp-nnstreamer-examples/tree/main/tasks/オブジェクト検出
よろしくお願いします、
志明
