KV260とPetalinuxでPyTorchのテスト(YOLOX+Python編)

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AI

KV260とPetalinuxの環境構築して、DPUで物体検出してみました。

PyTorchのYOLOXをPythonで動かしています。

VARTのAPIを使ってプログラムしたコード含めて紹介しています。

 

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KV260とPetalinuxでPyTorchのテスト(YOLOX+Python編)

以前にVitis AI のサンプルのC++のYOLOXを動かすテストを実施しました。

 https://misoji-engineer.com/archives/vitis-ai-3-5-kv260-yolox.html

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今回はPythonでプログラミングして、YOLOXを動かすテストを実施します。

テスト動画は下記となります。

 

実際に動かしたプログラム(.py)や設定ファイルなどは下記GitHubに保存しています。

GitHub - iotengineer22/kv260-yolox-test: This repository present solution for my KV260 PetaLinux test
This repository present solution for my KV260 PetaLinux test - iotengineer22/kv260-yolox-test

 

テスト環境

テスト環境は以下の通りです。

  • Vivado, Vitis, PetaLinux…2023.1
  • Vitis AI …3.5

使用評価ボードはKV260です。

 

KV260用のPetaLinuxのイメージを作る

ビルド元のBSPファイルは下記にありますので、ダウンロードしてpetalinuxを動かします。

 https://xilinx-wiki.atlassian.net/wiki/spaces/A/pages/1641152513/Kria+K26+SOM#PetaLinux-Board-Support-Packages

 

作成したSDイメージ(petalinux-sdimage.wic)をbalenaetcherなどを使って書き込みます。

/xilinx-kv260-starterkit-2023.1/images/linux の箇所にあります

 

KV260上での最初の立ち上げは下記のC++でテストしたときと同じです。

同様にKV260にVitis AIのruntimeをインストールしました。

 

DPUの設定

最初にDPUをxmutilでロードできるように設定しています。

b4096_300mというアプリケーションを作成しました。

作成に必要なファイルの作り方は下記記事で紹介しています。

 https://misoji-engineer.com/archives/vitis-ai-3-5-kv260-yolox.html

 

 

また作成したvart.confに差し替えました。一度Rebootするのをおススメします。

 

ここからは冒頭でも紹介したデモ動画の流れと同じになります。

 

PyTrochによる物体検出が出来ています。

 

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